Réussir sa reconversion comme data scientist : le parcours et les conseils d’Ellen

Ellen Boes, data scientist en alternance et étudiante en 5e année à l’ESGI

Après une première expérience dans la mode, Ellen s’est lancée dans un parcours de reconversion pour se spécialiser dans l’analyse des données. Ses différentes alternances (Fnac Darty, Société Générale) lui ont permis de mettre en pratique les connaissances acquises dans le cadre de son mastère spécialisé en Intelligence Artificielle et Big Data à l’ESGI, et ainsi affiner son projet professionnel.

Pouvez-vous nous présenter votre parcours ?

J’ai effectué mes premières études en sciences économiques en Belgique, d’où je suis originaire. J’ai ensuite suivi un mastère en fashion management à Paris, où j’ai commencé à travailler dans le domaine de la mode. J’ai quitté cet univers, qui ne me plaisait pas vraiment, pour rejoindre le groupe Fnac Darty. J’ai été embauchée sur le site belge de la Fnac en tant que chef de marché. En plus de la gestion de l’animation commerciale et des campagnes publicitaires du site, une partie de ce poste était dédiée à l’analyse des données. Je me suis vite rendu compte que c’était ce qui me plaisait le plus.

Comment avez-vous réussi à changer de voie ? Quel a été le déclic ?

Avec le Covid, j’ai pris le temps de la réflexion. J’ai réalisé que je devais me lancer dans un projet de reconversion pour changer de métier et me réorienter dans la data analyse ou la data science. Mais il me fallait une formation pour acquérir les compétences nécessaires.

J’ai choisi de suivre le cursus de l’ESGI car l’école propose une spécialisation en IA et Big Data avec de l’alternance dès la 3e année de bachelor.

Je me suis auto-formée en ligne pour me mettre à niveau en informatique, et intégrer la 3e année de l’ESGI. Comme j’étais à ce moment-là en CDI chez Fnac Darty, j’ai quitté mon poste pour intégrer le service architecture et big data de l’entreprise, pour ma 1ère année d’alternance.

En quoi l’alternance est-elle une étape importante de votre parcours de reconversion ? Comment s’est-elle déroulée précisément ?

J’ai profité de mes 3 années d’études pour avoir la possibilité de changer d’alternance chaque année, et ainsi multiplier mes expériences professionnelles pour savoir ce qui m’intéressait le plus dans le domaine de la data. À l’issue de ma 1ère année d’alternance chez Fnac Darty en tant qu’assistante architecte big data, j’ai voulu tester une autre profession, qui soit davantage en lien avec ma spécialisation.

J’ai alors effectué ma seconde alternance à la Société Générale au poste de data analyst, ce qui me permettait de découvrir de nouvelles missions et apprendre de nouvelles choses. Pour ma 3e année d’alternance, je suis restée dans cette entreprise, mais j’ai pu bénéficier d’une mobilité interne pour rejoindre l’équipe des data scientists.

Depuis mon entrée en formation, j’ai pu découvrir et engranger de l’expérience dans les 3 principaux métiers de la data : architecte big data, data analyst et data scientist.

En quoi consiste le métier de data scientist, et quelles sont vos missions précisément ?

Je fais partie de l’équipe dédiée à l’innovation et au traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing ou NLP). Nous travaillons sur différents projets en lien avec le langage humain. Je participe notamment à la création d’outils, qui vont permettre de faciliter le travail réalisé par les conseillers de la Société Générale pour la banque privée. Par exemple, nous concevons des chatbots pour que les conseillers puissent accéder rapidement au bon processus, via un moteur de recherche qui comprend le langage naturel.

Quels sont les modèles de langage que vous utilisez dans le cadre de vos missions ?

Nous utilisons ce que l’on appelle les grands modèles de langage (Large Language Models ou LLM). Nous nous appuyons sur des modèles open source, comme LLaMA 2 (Large Language Model Meta AI), Falcon LLM ou encore Mistral AI LLM. Nous ne nous servons pas de ChatGPT, car nous ne souhaitons pas transmettre nos données à l’entreprise OpenAI.

Avec ces modèles, nous réalisons des tests car chacun d’entre eux n’est pas forcément adapté à nos différents cas d’usage. Nous explorons aussi les nouveautés technologiques sur le marché pour pouvoir apporter des solutions et répondre aux besoins métiers des conseillers de la banque.

Qu’est-ce qui vous plaît le plus dans ce métier de data scientist ?

Nous gérons un très grand volume de données avec beaucoup d’informations cachées. Je trouve passionnant le fait de pouvoir réaliser des recherches afin de tirer des insights de toutes ces data. Et aussi, plus globalement, je m’intéresse aussi au monde de l’IA qui est en train d’exploser.

J’ai toujours eu une forte appétence dans les actualités de la tech. Cela me faisait rêver de pouvoir travailler dans ce domaine. J’avais très envie de savoir comment cela fonctionne et d’être capable de créer des modèles de langage basés sur l’IA.

Comment s’organisent vos journées en tant que data scientist en alternance ?

Je travaille dans une équipe composée de 4 collaborateurs. Au quotidien, nous avançons sur les différents projets en cours, soit en autonomie, soit en binôme. Nous communiquons régulièrement ensemble pour échanger sur nos projets. Tous les après-midis, nous faisons un point d’équipe, où nous partageons avec les autres membres les tâches que nous avons accomplies, ce que nous avons pu apprendre, les éventuels points de blocage rencontrés et comment nous les avons surmontés.

Parmi les compétences que vous avez acquises au cours de votre formation à l’ESGI, lesquelles utilisez-vous au quotidien dans le cadre de votre alternance ?

Je code beaucoup en Python, qui est un langage de programmation que j’ai appris à utiliser à l’école. Je me sers également de mes cours sur les NLP pour mon alternance. Nous avons aussi vu à l’ESGI les différents concepts de machine learning et de deep learning, qui sont à la base des grands modèles de langage (LLM) que j’utilise.

Savoir comment les réseaux neuronaux fonctionnent m’aide beaucoup à en comprendre le principe pour pouvoir les maîtriser et utiliser intelligemment les modèles open source afin de mener à bien mes missions.

Tous nos projets à l’école sont réalisés en équipe. J’ai appris à travailler de cette manière. Il n’est pas toujours facile en effet de coder à plusieurs, par exemple. Savoir utiliser des outils de versioning comme GitHub m’aide beaucoup pour gérer tous mes projets en équipe, que ce soit à l’école ou dans le cadre de mon travail à la Société Générale.

Quels sont les avantages de suivre la spécialisation Intelligence Artificielle et Big Data de l’ESGI ? Quels sont les points forts de l’école selon vous ?

Pour moi, le point fort numéro 1 de l’ESGI est l’alternance, qui est accessible dès la 1ère année de formation. C’est très utile, car cela permet de découvrir en même temps le monde professionnel. J’apprécie aussi la grande qualité des professeurs, qui sont en poste dans ce domaine.

Ils nous apportent leur retour d’expérience et nous transmettent les évolutions du secteur. Nous sommes mis dans les meilleures conditions pour apprendre notre métier et être prêt à l’exercer sur le terrain, c’est un réel atout !

Les projets sont aussi orientés autour de la pratique, ce qui est un avantage dans le milieu de l’informatique. C’est en testant et en codant que l’on apprend. L’année dernière, avec mon groupe, nous avons créé une application à partir des données en temps réel de Vélib’ pour prédire les disponibilités de stationnement et le nombre de places qui seront accessibles aux utilisateurs en fonction de leur trajet.

Quel conseil donneriez-vous à de futur(e)s professionnel(le)s du digital qui hésiteraient à s’engager dans la même voie que vous ?

Il ne faut pas hésiter à se lancer ! Si vous êtes comme moi dans le cadre d’un projet de reconversion, le format de l’alternance est particulièrement adapté. Le côté financier est aussi très pratique, car cela nous permet de régler les frais de scolarité tout en recevant un salaire chaque mois.

Si l’informatique ou la data vous intéresse, je conseille à tout le monde de suivre la formation de l’ESGI. Elle demande beaucoup de travail, mais le domaine de la data est passionnant. Cette spécialisation correspond parfaitement pour trouver par la suite un emploi comme data scientist, ou même data analyst et architecte big data. Je suis très contente de mon choix.

Se former en IA et big data avec l’ESGI