LEBIGDATA.FR I.A, Cloud & Cybersécurité
Dans cette interview exclusive, Yann Rivallant partage ses expériences, conseils et points de vue sur les transformations récentes et les défis à venir, dévoilant comment la data façonne les opportunités et l’innovation de demain.
Pouvez-vous vous présenter à nos lecteurs ?
Yann Rivallant, je suis freelance data scientist depuis 5 ans. Spécialisé dans la data visualisation, j’ai travaillé pour l’ITC, l’IRMES, des fédérations française de sport et le groupe AFD à présent.
Quelles sont les tendances émergentes dans le domaine de l’analyse des données en 2024, et comment ces tendances transforment-elles les stratégies et les opérations des entreprises ?
Les tendances de 2024 à mon sens sont l’accessibilité des outils d’analyse via des dashboard open source, comme RShiny ou Dash. Cela permet aux entreprises de toutes tailles d’accéder à des applications intuitives et puissantes. L’IA est également au centre du débat mais beaucoup moins accessible de par son coût principalement.
Comment les technologies émergentes, telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, ont-elles un impact sur les capacités d’analyse des données et les possibilités d’innovation ?
Ces deux technologies permettent d’accélérer le processus d’analyse et de dégrossir des sujets afin de se lancer dans un projet. Pour le moment, l’humain reste bien le dernier maillon de la chaîne pour prendre une décision. L’intuition humaine n’est pas encore mis au rebut.
Quels conseils donneriez-vous aux entreprises qui souhaitent exploiter pleinement le potentiel de leurs données et tirer parti de l’analyse des données pour prendre des décisions stratégiques informées ?
Je dirai qu’avant de se lancer il faut être conscient qu’il faut une architecture de donnée « béton ». Ce n’est sûrement pas la partie la plus sexy des « Data » mais c’est le socle de la pyramide.
Quels sont les principaux défis auxquels sont confrontées les entreprises en matière de gestion et d’analyse des données, et quelles sont les meilleures pratiques pour les surmonter ?
Je reviens sur le point précédent mais une bonne architecture c’est le nœud de la guerre. Question bonne pratique, il faut être conscient de l’investissement (temps, argent, …) et ne pas avoir les yeux trop gros, l’IA ne fait pas tout.
Quels sont les avantages et les limites des différentes plateformes et outils d’analyse des données, tels que les entrepôts de données, les data lakes ou les outils de visualisation des données ?
Les plateformes sont très performantes mais absolument pas modulables. C’est complexe d’extraire et de travailler avec d’autres outils que ceux imposés par ces plateformes. Tous ces outils sont « User friendly » donc peuvent apporter beaucoup à des personnes non spécialisés ne cherchant pas un résultat sur-mesure. Une fois qu’on veut sortir du schéma imposé c’est un vrai parcours du combattant. Un bon cahier des charges permet d’identifier les outils les plus adaptés.
Quels sont les nouveaux rôles et compétences nécessaires pour réussir dans le domaine de l’analyse des données en 2024, et comment les professionnels de l’analyse se préparent-ils à ces évolutions ?
La maîtrise des technologies cloud devient essentielle pour gagner en agilité et s’adapter rapidement aux évolutions du marché. En combinant plusieurs langages de programmation, les entreprises évitent les limitations techniques et maximisent leur capacité d’innovation, assurant ainsi une meilleure compétitivité dans un environnement en constante transformation.
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