De contrôleur de gestion à Data Scientist, l'histoire d'Alexis

Hello Alexis ! Peux-tu te présenter ?

Comme toute personne qui commençait Jedha, je pensais avoir un profil quelque peu “atypique”. J'ai commencé par faire une école de commerce dans laquelle je me suis spécialisé en finance d'entreprise et plus spécialement en contrôle de gestion. Cette fonction consiste à utiliser différentes sources de données, dont la comptabilité, pour statuer sur la santé de l'entreprise. L'idée est ensuite de communiquer ces éléments aux différentes parties prenantes. J'ai fait ce métier pendant 6 ans : 4 ans en grands groupes et 2 ans en PME innovantes/startup, suite à quoi j’ai décidé de me reconvertir en Data Science avec Jedha !

‍

Qu'est ce qui t'a poussé à te réorienter ?

J'ai entendu parler de Data Science par hasard, et cela me semblait très intéressant. Sans tout à fait comprendre ce que cela impliquait à l'époque, je me suis lancé dedans. J'ai parlé avec un alumni de Jedha qui avait réalisé sa reconversion. Lui-même venait de la finance et il disait que c'était une très bonne formation. Ce qu’il m’a expliqué des concepts et technologies enseignés m'a beaucoup attiré. J'ai une importante appétence pour l’informatique, et j'utilise Linux depuis plusieurs années, je me suis donc lancé.

‍

Quelles formations Data de Jedha as-tu suivies ?

J'ai fait la formation Data Essentials puis la Data Fullstack. Ce qui m'a d'abord plu, c'est le sujet. Je trouve que tout était passionnant. Mine de rien, j'avais toujours eu envie de coder dans un langage autre que du SQL ou du VBA. 

C'était vraiment l'occasion pour moi d'ouvrir énormément de réflexions sur ce qui était possible, et une manière très différente de voir la donnée. 

Il y a également une ambiance très sympa avec des gens motivés. C'est un bootcamp basé sur des périodes très intenses et très courtes où il faut réussir à nager sans savoir nager. Etre dans la piscine me convient, je pense qu'autrement, cela prendrait trop de temps.

 Cela permet d'apprendre bien et vite et de maintenir la passion intacte. 

Je trouve que le format d'enseignement était très bien.

‍

Quels sont les modules qui t'ont le plus plu ?

Le thème qui m'a le plus marqué, c'était clairement le Deep Learning car autant dans les résultats que dans la manière dont c'est conçu, c’est très impressionnant. Je ne savais pas que ce genre de choses étaient possibles. Toutes ces analyses demandent des réflexions malignes et, quand on a la bonne méthode, donnent des résultats impressionnants.

Avec assez peu de connaissances, même en introduction, on arrive à faire des choses étonnantes. Le Deep Learning, pour moi, garde toujours une partie de magie car on ne parvient jamais à expliquer chaque couche d'un réseau de neurones, et ça m'a marqué. Et Python ! J'adore Python !

‍

Et en dehors des cours, qu'est ce qui t'a le plus plu ?

Avoir des camarades de promotion permet d'avoir des collègues avec qui discuter en cas de difficultés. 

Cela crée aussi de l'émulation mais vraiment sans compétition. De l'émulation dans le meilleur des sens, c'est très précieux.

Cela permet également de partager des choses intéressantes avec d’autres, de rencontrer des personnes qui ont les mêmes centres d'intérêts (ou d’autres d’ailleurs !) et de régler des problématiques ensemble. Les membres de la communauté sont, naturellement, des personnes avec qui l'on s'entend bien. Et je pense que les élèves qui font des formations chez Jedha tissent des liens.

‍

Sur quels projets t'es tu lancé à la suite de tes formations ?

Je me suis donné un peu de temps pour réfléchir à la manière dont imbriquer la Data Science dans mon projet. J'ai décidé de passer freelance avec des statuts très généraux me permettant de tout faire.

J'ai donc commencé à faire du freelancing en contrôle de gestion, le métier que j'exerçais avant. J'ai également pu être Teacher Assistant chez Jedha (assistant du professeur) ce qui consiste à aider les élèves à faire l'exercice de l'après-midi et leur re-expliquer le cours si besoin. 

Cela permettait de revoir le cours en s'assurant qu'on avait bien tout compris. Le fait de l'expliquer à d'autres, me permettait de le comprendre encore mieux. De fil en aiguille, je me suis rendu compte que j'aimais cela et, le temps passant, je suis également devenu professeur chez Jedha. 

On m'a donné ma chance sur un module, puis comme cela s’est très bien passé, j'ai pu faire de plus en plus de modules jusqu'à être professeur chez Jedha. Je réalise aussi d'autres missions Data Science, notamment pour l'association Aura qui a pour objectif d'aider les patients atteints d'épilepsie, notamment en utilisant du machine learning visant à détecter les crises quand elles surviennent. 

L'association Aura est un de mes clients fil rouge en plus des autres en Data Science. C'est d'ailleurs grâce à Jedha que j'ai pu rencontrer le fondateur de l'association !

‍

A quoi ressemblent tes missions actuellement ?

Je fais de moins en moins de contrôle de gestion voir plus du tout ! J'alterne entre des missions Data science voire Data Engineering et des missions d'enseignement. 

Personnellement, je trouve que c'est très bien d'alterner : qu'il y ait des phases où l'on découvre des choses et on monte en compétences, puis ensuite une phase de transmission de son savoir et sa passion avec des élèves.

‍

Peux-tu nous parler de ton expérience en tant que professeur ?

Je suis issu de quatre générations de professeurs et je pensais y échapper. Et bien, c'est perdu ! En fait, je me suis rendu compte que j'aimais bien enseigner. C'est vrai qu'en entreprise, on m'a toujours dit que j'étais pédagogue. Jedha m'a donné ma chance sur une session Data Essentials, d'abord en tant que remplaçant, puis sur des modules Data Fullstack où j'ai pu enseigner. J'ai eu la chance de pouvoir continuer et je dois dire qu'être professeur chez Jedha c'est très enrichissant. 

La bonne construction des programmes permet d'être juste au milieu entre le côté théorique pour comprendre ce dont il est question et le côté pratique du code : voir concrètement ce qu'il se passe. 

La théorie, c'est quelque chose de très long, très bien pour se spécialiser, mais c'est quelque chose d'abstrait. Les exemples incorporent les connaissances petit à petit, permettant aux élèves d'apprendre vite. En tant que professeur, c'est très bien parce qu'on peut montrer des choses en plus sans se tenir uniquement au programme.

Etant donné que les champs des possibles sont à chaque fois très vastes, je peux y glisser mes expériences et ma vision des choses. Je suis donc tout à fait convaincu de la pédagogie Jedha et en tant qu'enseignant, ce sont de très bonnes conditions de travail.

Mon but est aussi de donner des conseils aux élèves de par mon expérience de reconversion et en tant que Data Scientist.

J'ai été élève il n'y a pas si longtemps donc je comprends les complexités dans lesquelles les élèves actuels se trouvent. Je vois qu'il y a des typologies d'élèves : il y en a qui sont plus pragmatiques. Il y en a qui sont très bons sur des modules, moins que sur d'autres. Chaque élève a une expérience différente, des points forts et points faibles différents. Le fait d'avoir été formé il y a peu me permet de m'adapter et de faire en sorte que tout le monde avance du mieux qu'il peut, à son rythme, à son niveau.

‍

Depuis la fin de ta formation, la plateforme JULIE a vu le jour !

En tant que professeur, cela permet de gagner beaucoup de temps et de travailler directement sur de la Data Science sans trop réfléchir aux infrastructures, un module d'étude qui vient plus tard dans le cursus. Je pense qu'en tant qu'élève, on ne peut pas penser à tout en même temps, on ne peut apprendre tout en même temps. 

Par “on ne peut pas tout faire en même temps”, j’entends que l’on ne va pas apprendre que c'est qu'une VN qui tourne sur Linux, qui lance un Jupiter Notebook sur un serveur.... 

Cette complexité, on la voit un peu plus tard dans le programme et cela permet d'apprendre plus rapidement au niveau de l'infrastructure. La plateforme centralisée tous les cours et pour les élèves actuels c'est un gros +. Et ce n'est pas parce que je suis professeur que je dis ça ! 

Je trouve que c'est vraiment un juste milieu entre ce qu'il faut de théorie et d'exercices et sur des sujets nouveaux. J’ai réalisé cela quand j'ai voulu découvrir AirFlow : j'étais allé sur JULIE et je trouvais que c'était un des meilleurs tutos que j'aie vu. 

Je trouve que les cours sur JULIE permettent d'aller à l'essentiel, de faire un zoom pragmatique en lien avec nos besoins. Cela permet de bien comprendre le fond et d'avoir quelque chose de très concis, d'accessible, de centralisé sur la plateforme. Et je n'ai même pas encore essayé de faire les MOOC complémentaires !

‍

Une anecdote marquante que tu as envie de partager ?

C'était à l'époque où j'étais toujours Teacher Assistant chez Jedha. On avait fait un challenge où les élèves devaient avoir le meilleur score. Il y avait toujours des niveaux variés, des facilités et des difficultés. Un élève qu'on n'attendait pas s'est complètement révélé. Il a fait le travail le plus poussé de la promotion. Cela lui a demandé du temps, il a eu de loin le meilleur score et ce score lui a permis de gagner d'autant plus en motivation, de se dépasser. Cette expérience m’a particulièrement marqué.

‍

Quelle est ta journée type en tant que professeur, quand tu enseignes un module ?

Cela dépend des modules. Il y a des modules qui sont beaucoup plus live code, d'autres un peu plus théoriques.

Généralement, en arrivant le matin, la première chose est d'accueillir les élèves et de voir comment ils vont, d'instaurer progressivement une bonne ambiance pour la suite. Ensuite, on révise rapidement le cours de la veille, on répond aux questions, voire éventuellement on corrige des exercices qu'on n'aurait pas corrigé la veille, ceux qui sont un petit peu plus longs. 

Cela permet donc de se remettre dans ce qu'on a vu juste avant et de répondre aux dernières questions le matin. 

Mon objectif est que le cours tienne toujours dans la matinée de façon à ce qu'on ait toute l'après-midi pour la pratique. 

L'après midi est réservé aux exercices ou aux projets (ou les deux) avec des corrections intermédiaires pour aider ceux étant bloqués à se débloquer afin qu’ils puissent terminer l’exercice. Pendant ce temps-là évidemment, TA & professeurs passent parmi les élèves. On garde toujours un œil sur les écrans à distance pour débloquer les élèves qui ne sont pas en présentiel.

‍

Quel est le module que tu préfères enseigner maintenant que tu es professeur ? 

Mon module chouchou est l'un des derniers arrivés chez Jedha, le module déploiement.

Je trouve que ce module est très important pour avoir la “big picture” de son projet. Il donne une nouvelle perspective aux élèves.

En travaillant avec des outils, ils voient l'envers du décor en termes d'infrastructures et ils comprennent exactement pourquoi certaines applications marchent, pourquoi d’autres ne marchent pas. En travaillant sur le Cloud, on valorise 90% du travail précédemment fait, c’est une compétence très recherchée. Si un projet ne peut pas être communiqué à des tiers de manière simple, il finit par mourir, et la plupart des projets Data finissent comme cela. Je trouve que c'est une très bonne pratique, que les technologies que l'on utilise en ce moment sont vraiment intéressantes et donnent l’infrastructure derrière le rideau.

‍

Comment trouves-tu l’ambiance et la relation avec les élèves ?

Ma manière de voir la pédagogie avec les élèves est qu'il faut instaurer un lien de confiance et de légitimité dès le départ. L'objectif étant qu'il y ait une grande proximité pour être au courant dès qu'il y a des bugs, qu'ils ne se renferment pas sur eux mêmes, mais qu’ils osent en parler. Il faut que cela soit le plus fluide possible, qu'il y ait de l'interaction quand quelqu'un ne comprend pas. Il faut vraiment qu'il n’y ait aucun doute là-dessus. 

Il faut parfois sortir les élèves de leur zone de confort, ce qui n’est pas agréable de prime abord, mais avec un bon climat de confiance, cela fonctionne très bien et c’est vraiment enrichissant pour tout le monde !

‍

Quelle impression as-tu gardé de l’école en passant derrière les coulisses, en devenant professeur ?

Je trouve que l'ambiance et la cohésion entre les élèves restent intactes et tout aussi sympa. Jedha a des locaux très accueillants avec des endroits où l'on peut venir pour coder et travailler avec un petit espace café. 

Il y a toujours une atmosphère vraiment accueillante, très bienveillante. On s’y sent bien pour travailler et rencontrer des gens qui ont les mêmes centres d'intérêt, ou d’autres ! Après, depuis les coulisses, la pédagogie de Jedha est pour moi la bonne à adopter.

Ce n'est pas la peine de faire de la théorie hors du commun, si après derrière on n'est pas capable de coder. En 3 mois, on arrive à amener des élèves qui n'ont aucune connaissance sur des sujets techniques à des choses vraiment impressionnantes.

‍

Et du côté de l’équipe Jedha ?

Il y a une belle proximité dans l’équipe Jedha, elle n’est pas constituée que de Data Scientists ! C'est une équipe jeune, sympathique, enthousiaste. Cela crée de très bonnes relations de travail, et l’équipe reste professionnelle. 

Jedha m'a donné ma chance en tant que professeur : l’équipe donne une chance aux gens de développer de bonnes compétences et d'évoluer professionnellement.

‍

Si tu devais donner trois mots pour décrire Jedha, lesquels choisirais-tu ?

Intense, passionnant et bienveillant. Ces trois mots correspondent autant aux élèves qu'à l'administration et aux cours.

‍

Quelles sont tes perspectives d'avenir ? Que penses-tu de l'avenir de la Data ?

Vaste question. Après avoir analysé cet écosystème, je suis étonné que cela ne soit pas plus utilisé dans les entreprises, que certaines n’aient pas de culture Data. 

Sur le long terme, cela devrait devenir une norme. Tous les étudiants qui commenceront leur vie professionnelle auront une culture Data et cela va se normaliser. 

Les technologies évoluent très vite, les manières de faire également. Actuellement l'aspect Data Engineering ou reproductibilité est en très fort développement, c'est quelque chose qui m'intéresse aussi. 

Sur les smartphones par exmple, on a déjà des puces permettant l’application de modèles de Deep Learning. Cela ouvre énormément de nouvelles pistes, et je surfe un peu sur les évolutions. Et si, sur un temps long, les sujets évoluent, je m'adapte. 

Dans tous les cas, j'ai la très forte impression que mal maîtriser la Data risque d'être un handicap sur un temps long, et ce, pour tous les métiers. 

C'est une compétence primordiale à acquérir. Après c'est toujours à dire si cela sera du low code ou no code. En l'état, cela donne vraiment une nouvelle perspective sur énormément de problématiques et je pense que l’on n'a pas fini de réfléchir à tout ce qu'il est possible de faire.

‍

Aurais-tu aimé apprendre ces compétences pendant tes études initiales ?

‍

Oui, ça aurait été top. Même connaître les bases du code est toujours très formateur. Personnellement, je suis formé au code dans Excel, avec du VBA. 

Comprendre ce qu'il y a derrière la machine pour éviter de tomber dans l'idée que la Data & les algorithmes peuvent tout faire est majeur ! 

On valorise beaucoup ce que l’on est capable de faire grâce à des algorithmes. Mais parfois, cela ne marche pas et on peut comprendre pourquoi l'algorithme n'est pas la solution à certaines problématiques : bien souvent une simple analyse de la donnée vaut mieux qu’une modélisation complexe. 

Au-delà de cela, même un cours plus général d'introduction à ce que l'on peut faire et ne pas faire avec la Data aurait été très précieux à tous les niveaux. A l'époque, on me parlait surtout du Cloud Computing : c'était le domaine émergent. Du côté de la Data, c’est tout juste cette année que mon école a commencé à délivrer des cours de code. 

Je pense que je serais directement monté sur les compétences du Data Scientist si j'avais su que cela existait.

‍