📢 Salut tout le monde ! Ce sera une longue lecture, mais je vous en prie 🙏, lisez jusqu’au bout !
Je vais partager mes cicatrices de bataille issues de ma transition vers la data science. Apprenez de mes erreurs pour ne pas avoir à les revivre.
🚀 Le mythe d’être « prêt » pour la Data Science
Quand j’ai décidé de passer à la data science après 14 ans dans le monde académique, je pensais être prêt :
✅ J’avais les maths
✅ J’avais la logique
✅ J’avais l’ambition (HAHAHA !)
Puis j’ai suivi mes premiers cours en ligne, qui suivaient tous la même recette magique :
1️⃣ Un fichier CSV parfaitement propre – pas de valeurs manquantes, pas d’anomalies, juste un joli dataset prêt pour le machine learning.
2️⃣ Le diviser en données d’entraînement et de test.
3️⃣ Lancer quelques modèles sophistiqués.
4️⃣ Obtenir une précision incroyable (95 % ?! Je suis un génie !).
5️⃣ Imprimer les résultats, se sentir accompli, fermer l’ordinateur.
🛑 Puis la réalité m’a frappé de plein fouet 🫠
Car dans le monde réel, c’est un mensonge total.
Si vous suivez ce processus fantaisiste, je peux prédire avec 95 % de certitude que votre modèle n’ira jamais en production.
Il passera plutôt le reste de ses jours dans un Jupyter Notebook oublié, pendant que vous vous demandez pourquoi personne ne l’utilise.
💡 Alors, quelle est la bonne approche ?
D’abord : Respirez profondément. Maintenant, oubliez vos compétences techniques un instant.
Oui, oui, je sais : vous avez passé des mois à maîtriser TensorFlow et PyTorch, et vous avez hâte de construire un modèle de deep learning à 273 couches.
Mais pas aujourd’hui, mon ami.
À la place, parlez avec l’entreprise.
🔹 Étape 1 : Définir l’objectif de déploiement
👉 Quel est le véritable problème que nous essayons de résoudre ?
👉 Et non, « entraîner un modèle » N’EST PAS le problème. (Moi aussi j’étais choqué).
🔹 Étape 2 : Définir l’objectif de prédiction
👉 Que prédisons-nous exactement et pourquoi est-ce important ?
👉 Si ce n’est pas clair, vous jouez simplement avec des formules Excel coûteuses.
🔹 Étape 3 : Choisir les métriques d’évaluation (OUI, AVANT de choisir un modèle !)
👉 Oubliez votre obsession pour 99 % de précision.
👉 Quelle est la précision suffisante pour l’entreprise ?
👉 Faites-moi confiance, personne en dehors de l’équipe data ne se soucie du F1-score.
🔹 Étape 4 : MAINTENANT, préparez les données
👉 Pas avant. Pas. Avant.
👉 Maintenant que vous comprenez réellement ce que vous faites, vous pouvez préparer les données correctement.
🚨 Et surprise :
Ce ne sera pas un joli fichier CSV propre et bien organisé.
Ce sera un cauchemar.
Ce sera bruyant et rempli d’incohérences.
Cela vous fera remettre en question vos choix de vie.
🎯 Mais si vous survivez à cette étape, ALORS vous pourrez enfin passer aux choses amusantes :
✔️ Sélection du modèle
✔️ Entraînement
✔️ Optimisation
✔️ Célébration comme une rockstar de la data science 🎸
🔥 La dure vérité sur la Data Science
La data science ne se limite pas à écrire des algorithmes sophistiqués.
Elle consiste à résoudre de vrais problèmes.
Et si vous sautez les premières étapes, vous ne ferez que perdre du temps, de l’argent et votre santé mentale.
Je l’ai appris à la dure, en échouant encore et encore.
Mais au moins maintenant, je peux partager ma douleur avec vous. De rien. 😆
💬 Alors, avez-vous déjà construit un modèle qui a fini dans le cimetière des Jupyter Notebooks oubliés ? Parlons-en ! 🚀