Data scientist
Professionnel qui collecte, analyse et modélise des données pour en tirer des connaissances utiles et des prédictions, en combinant statistiques, programmation et compréhension du métier.
Exemple
Chez un distributeur, une data scientist analyse les ventes passées et la météo pour construire un modèle qui ajuste les commandes de produits frais magasin par magasin.
Notions liées
Biais algorithmique
DébutantErreur systématique d’un système automatisé qui produit des résultats injustement défavorables ou favorables à certains groupes de personnes, souvent hérités des données ou des choix de conception.
Classification
DébutantTâche de machine learning qui consiste à attribuer à chaque donnée une catégorie choisie parmi un ensemble prédéfini, par exemple « spam » ou « non spam ».
Ingénieur IA / ML
IntermédiaireProfessionnel qui conçoit, intègre et met en production des systèmes fondés sur l’intelligence artificielle, du choix du modèle jusqu’à son fonctionnement fiable dans les outils du quotidien.
Machine learning (apprentissage automatique)
DébutantBranche de l’intelligence artificielle dans laquelle un programme apprend à accomplir une tâche à partir d’exemples, au lieu de suivre des règles entièrement écrites par un développeur.
MLOps / LLMOps
AvancéEnsemble de pratiques et d’outils qui industrialisent le cycle de vie des modèles d’IA, du développement au déploiement, puis à la surveillance et à la mise à jour en production.
Régression
IntermédiaireTâche de machine learning qui consiste à prédire une valeur numérique continue, comme un prix, une température ou une durée, à partir de données d’entrée.