To code or not to code ? Dans la peau d'un expert de la data science

L'information n'a pas pu vous échapper, le recrutement de profils Tech experts est de plus en plus compliqué. Les technologies évoluent beaucoup plus vite que l'évolution des compétences.

L’OCDE publiait récemment que la durée de vie d’une compétence technique est passée de 30 ans en 1987 à 2 ans aujourd’hui. Problème : notre capacité d’apprentissage, et donc de nous mettre à jour est, elle, toujours limitée.

Depuis quelques années, le no-code et son cousin, le low-code apparaissent comme des façons de rester à la pointe des dernières technologies et de donner les clés de la technologie aux « Citizen Developers », des profils métiers sans aucune ou peu de compétences techniques. 

Le no-code est-il aujourd’hui une solution pérenne pour les entreprises ?

Je ne suis pas un Citizen Developer, et pourtant, j’en suis convaincu. En plus d’être une approche efficace pour les métiers qui n’ont pas de compétences en codage, le no-code s’avère être un outil de choix pour les experts Data qui souhaitent gagner en efficacité.

En tant que Kaggle GrandMaster et membre du Top 10 mondial avec plus de 40 compétitions de Data Science en moyenne par an depuis une dizaine d’années, j'ai eu l'opportunité d'explorer de multiples approches dans la conception de modèles prédictifs et analytiques. Parmi elles, les solutions low-code et no-code qui sont suffisamment performantes se sont imposées comme des outils puissants, permettant non seulement un modèle rapide, mais aussi une réutilisation efficace et l’intégration des standards de l’Open Source. Ces solutions, loin d'être de simples jouets pour développeurs débutants, jouent un rôle essentiel dans le passage des prototypes à des projets industrialisés. 

Le no-code / low-code pour les Data Scientists : gagner en efficacité dans la mise en place algorithmique 

Les Data Scientists savent que la création de solutions viables nécessite bien plus que la simple programmation : il s’agit d’améliorer la productivité tout en assurant la modularité et la maintenabilité des modèles. C’est précisément l’apport du low-code /no-code. En construisant des pipelines de données modulaires et réutilisables en no-code, on réduit considérablement la dette technique et on facilite la collaboration avec ses collègues codeurs. 

Le no-code/ low-code pour les Citizen Data Experts : quand l’idée se transforme en projet concret

Si les experts en Data Science bénéficient des outils low-code/no-code, leur vrai potentiel se révèle auprès des Citizen Data Analysts, ces utilisateurs, souvent rattachés à une équipe métier, qui comprennent leurs données sans maîtriser la programmation avancée. Ils permettent ainsi de transformer des idées en projet concret et sont révélateurs de tout leur potentiel métier. Le no-code / low-code dans la Data représente une formidable opportunité de permettre aux experts métiers d’exprimer toutes leurs compétences et d’accéder à des outils de pilotage de leur activité en toute autonomie.

Le no-code / low-code pour les DSI : l’industrialisation et sécurité sans compromis

Le no-code n’a pas toujours bonne presse auprès des DSI, car il peut être synonyme de Shadow IT. Il est évident que leur rôle devient de plus en plus complexe face à la multiplication des outils qu’ils doivent désormais gérer. Pourtant, le no-code offre également des garanties aux DSI. D’abord, en s’affranchissant de la maintenance du code derrière des pipelines de données, permet d’assurer une continuité de service tout en maitrisant un niveau de sécurité optimal. Cette approche « DSI-friendly » permet d’aligner les initiatives data sur les politiques internes et réglementaires, tout en assurant la traçabilité des opérations.

Il s’agit bien sûr de bien choisir son partenaire no-code dans la Data, mais une solution bien choisie selon des critères stricts (solution française, répondant à des critères stricts de sécurité…) garantira la sécurité de vos données et de votre supply-chain IT. 

IA Générative : le tremplin pour une nouvelle génération d’utilisateurs

Imaginez un monde où chaque collaborateur, peu importent ses compétences, peut créer des solutions complexes sans coder : l'IA générative rend cela possible, ouvrant de nouvelles perspectives pour toutes les entreprises.

L’IA générative redéfinit ce que signifie l'accessibilité en matière de développement de solutions analytiques et de modélisation. Ces technologies permettent déjà de simplifier l'automatisation et d'offrir des interfaces utilisateur intuitives capables de générer des modèles, de créer des rapports ou même de concevoir des workflows complexes sur la base d'instructions simples en langage naturel.

L’avenir, c’est une démocratisation encore plus poussée, où des utilisateurs métiers sans compétences techniques approfondies pourront développer des projets autonomes et innovants. L’IA générative transformera des secteurs entiers en facilitant l'accès à des technologies complexes et en ouvrant de nouvelles perspectives aux citoyens de la data. 

Le low-code et le no-code, renforcés par l'IA générative, dessinent une nouvelle ère dans laquelle l’industrialisation de projets complexes peut devenir la norme. Une multitude de profils, du Data Scientist au non-expert, sauront réaliser des projets de bout en bout. Alors que l’IA générative ouvre encore plus de possibilités, l’avenir appartient à ceux qui automatisent tôt et adoptent ces nouveaux outils pour créer des solutions puissantes et stratégiques sans compromis, en s’affranchissant de la complexité technologique