Data Science et Machine Learning

Rôle des Data Scientistes

• Les Data Scientistes récupèrent et analysent les données générées pour produire de la valeur.
• Ces données sont essentielles pour alimenter des services et générer des opportunités commerciales pour les entreprises.

Métiers associés

• Ingénieur en Machine Learning : spécialisé dans la mise en place et l'entraînement des modèles de machine learning.
• Ingénieur Deep Learning : expert dans la conception de modèles complexes basés sur le deep learning.
• Ingénieur Data : responsable de l'infrastructure des données permettant de nourrir les modèles.
• Data Analyste : met en place des tableaux de bord et des visualisations pour aider à l'interprétation des données.

Flux de données

• Les applications génèrent des données qui entrent dans un data lake.
• Ces données passent par des chaînes de transformation pour se retrouver dans des bases de données après un processus de nettoyage.
• Elles sont ensuite analysées et présentées sous forme de tableaux de bord pour le reporting et la prédiction.

Chaîne de valeur

• Au début de la chaîne, l'Ingénieur Data établit l'infrastructure nécessaire pour traiter les données.
• Le Data Scientiste utilise ces données pour créer des modèles de prédiction destinés aux développeurs (back-end et front-end).
• L'Ingénieur Machine Learning se concentre sur l'entraînement des modèles, tandis que l'Ingénieur Deep Learning se spécialise plus avant dans cette discipline.

Importance de l'OPS

• L'OPS (Opérations) est responsable du suivi et de la coordination entre les différentes équipes impliquées dans le traitement des données.

Marché de l'emploi

• Le machine learning connaît un regain d'intérêt et génère une forte demande sur le marché de l'emploi.
• La diversité des métiers dans le domaine des données offre de nombreuses opportunités professionnelles.

Rôles et Responsabilités en Data Science

• Le Data scientiste récupère des données pour générer de la valeur et transformer ces données en services pour les entreprises.
• L’ingénieur en machine learning se spécialise dans l’entraînement et la mise en place de modèles prédictifs.
• L’ingénieur en deep learning est expert dans les techniques de deep learning, permettant des analyses plus sophistiquées.
• L’ingénieur data est responsable de l'infrastructure des données, garantissant leur accès et leur traitement pour alimenter les modèles.
• Le Data analyste conçoit des tableaux de bord et des visualisations pour mieux comprendre les données et faciliter la prise de décision.

Processus de Gestion des Données

• Les applications génèrent des données qui entrent dans un data lake pour être ensuite transformées.
• Après transformation, les données sont stockées dans des bases de données où elles subissent un nettoyage.
• Ces données nettoyées alimentent les tableaux de bord pour le reporting et les modèles de prédiction.
• Les modèles de prédiction sont utilisés par des applications en back-end et front-end, soutenus par un ensemble d'outils pour assurer la qualité.

Chaîne d’Intervention des Métiers

• L’ingénieur data initie la chaîne en mettant en place l’infrastructure de données.
• Le Data scientiste utilise les données pour créer des modèles de prédiction.
• Le machine learning engineer se concentre sur l’entraînement de ces modèles, optimisant leur performance.
• L’ingénieur deep learning se spécialise davantage dans les modèles complexes basés sur le deep learning.
• Un rôle transversal est prévu pour le monitoring des opérations, s’assurant de la bonne communication entre les différents métiers.

Contexte du Marché de l'Emploi

• Le machine learning est actuellement très en demande sur le marché du travail.
• Il existe une grande diversité de métiers liés à la data science, chacun avec des compétences spécifiques.

Rôles et Responsabilités en Data Science

• Le Data scientiste récupère des données pour générer de la valeur et transformer ces données en services pour les entreprises.
• L’ingénieur en machine learning se spécialise dans l’entraînement et la mise en place de modèles prédictifs.
• L’ingénieur en deep learning est expert dans les techniques de deep learning, permettant des analyses plus sophistiquées.
• L’ingénieur data est responsable de l'infrastructure des données, garantissant leur accès et leur traitement pour alimenter les modèles.
• Le Data analyste conçoit des tableaux de bord et des visualisations pour mieux comprendre les données et faciliter la prise de décision.

Processus de Gestion des Données

• Les applications génèrent des données qui entrent dans un data lake pour être ensuite transformées.
• Après transformation, les données sont stockées dans des bases de données où elles subissent un nettoyage.
• Ces données nettoyées alimentent les tableaux de bord pour le reporting et les modèles de prédiction.
• Les modèles de prédiction sont utilisés par des applications en back-end et front-end, soutenus par un ensemble d'outils pour assurer la qualité.

Chaîne d’Intervention des Métiers

• L’ingénieur data initie la chaîne en mettant en place l’infrastructure de données.
• Le Data scientiste utilise les données pour créer des modèles de prédiction.
• Le machine learning engineer se concentre sur l’entraînement de ces modèles, optimisant leur performance.
• L’ingénieur deep learning se spécialise davantage dans les modèles complexes basés sur le deep learning.
• Un rôle transversal est prévu pour le monitoring des opérations, s’assurant de la bonne communication entre les différents métiers.

Contexte du Marché de l'Emploi

• Le machine learning est actuellement très en demande sur le marché du travail.
• Il existe une grande diversité de métiers liés à la data science, chacun avec des compétences spécifiques.

Intelligence Artificielle

• L'intelligence artificielle (IA) englobe des théories et techniques pour simuler l'intelligence humaine.
• Le terme "intelligence" est complexe, englobant divers types : logique, cognitive, sociale, spatiale.
• Le terme IA est souvent utilisé de manière inappropriée.

Machine Learning (Apprentissage Automatique)

• Le machine learning est un sous-domaine de l'IA basé sur des approches mathématiques et statistiques.
• Permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans être programmés explicitement pour chaque tâche.
• Notions clés : capacité d'apprendre et absence de programmation explicite.

Historique de l'IA

• L'IA a émergé dans les années 1950, visant à simuler l'intelligence humaine avec les premiers ordinateurs.
• Développement du machine learning permettant aux algorithmes d'apprendre de manière automatique.
• Une explosion du deep learning a eu lieu depuis les années 2010 grâce à l'accessibilité des données et la puissance des ordinateurs.

Relation entre IA, Machine Learning et Deep Learning

• Schéma à retenir : IA > Machine Learning > Deep Learning.
• Deep learning est spécifiquement chargé de traiter les grandes quantités de données disponibles en ligne.

Comparaison avec la Programmation Traditionnelle

• Programmation classique : un cahier des charges indique des règles spécifiques pour créer un programme.
• Machine learning : pas de règles explicites fournies par l'homme ; le modèle est entraîné à partir de données d'entrée.

Cas d'Usage du Machine Learning

• Réduction de dimensions : simplification des données pour mieux les analyser.
• Apprentissage par renforcement : algorithmes qui s'entraînent via des jeux (ex : AlphaGo).
• Apprentissage semi-supervisé : modèle entraîné sur un petit ensemble de données étiquetées, puis appliqué à des données non étiquetées.
• Apprentissage auto-supervisé : le modèle apprend à partir d'entrées dégradées pour reconstruire les données.

Types d'Apprentissage dans Machine Learning

• Apprentissage supervisé : modèle avec données étiquetées.
• Apprentissage non supervisé : modèle sans données étiquetées, cherchant à identifier des structures dans les données.

Introduction au Machine Learning

• Le Machine Learning est un domaine en pleine expansion.
• Il fait partie intégrante de l'intelligence artificielle (IA).

Définitions Clés

• Intelligence Artificielle (IA) : Ensemble de théories et techniques permettant de créer des machines simulant l'intelligence humaine.
• Machine Learning (Apprentissage Automatique) : Branche de l'IA se basant sur des approches mathématiques et statistiques pour permettre aux ordinateurs d'apprendre à partir de données.

Tendances du Machine Learning

• Croissance substantielle des applications en diverses industries.
• Cas d’usage significatifs dans les secteurs bancaire, e-commerce, marketing, et la création de contenu.

Métiers Associés

• Data Scientist : Analyste de données spécialisé dans l'extraction d'informations significatives à partir de grands volumes de données.
• Data Engineer : Responsable de la mise en place et de la maintenance des infrastructures de données.
• Data Analyst : Interprète les données et fournit des rapports analytiques.
• Machine Learning Engineer : Met en œuvre des modèles d'apprentissage machine et optimise leur performance.
• Deep Learning Engineer : Spécialiste des réseaux de neurones et des techniques d'intelligence artificielle avancées.

Opportunités sur le Marché de l'Emploi

• Forte demande pour les compétences en machine learning.
• Diversité significative de carrières dans ce domaine en pleine croissance.

Résumé des Points Essentiels

• Le Machine Learning connaît un engouement notable avec de nombreuses opportunités professionnelles.
• Il s'accompagne d'une grande variété de métiers, reflétant la diversité des compétences requises.### Introduction au Machine Learning
• Le Machine Learning est un sous-domaine de l'intelligence artificielle visant à automatiser l'apprentissage à partir des données.
• Différence entre le Machine Learning et la programmation traditionnelle : dans le ML, les systèmes apprennent à partir de données plutôt que d'être explicitement programmés.

Familles du Machine Learning

• Apprentissage supervisé : Modèles avec des données étiquetées et une cible connue (exemples : prédiction des prix d'une maison, détection de spam).
• Apprentissage non supervisé : Modèles sans étiquettes ni cibles, utilisés pour des tâches comme le clustering (regroupement) et la réduction de dimensions.

Types d'Apprentissage

• Reinforcement Learning (Apprentissage par renforcement) : Systèmes apprenant par l'interaction avec un environnement et l'optimisation des actions à chaque étape.
• Apprentissage semi-supervisé : Utilise une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées.
• Apprentissage auto-supervisé : Modèles qui génèrent leurs propres étiquettes à partir des données.

Informations clés

• Corrélation ne signifie pas causalité : il est crucial de ne pas confondre une relation observée avec une relation de cause à effet.
• Faire des prédictions ne consiste pas à expliquer les résultats ; il faut distinguer les deux processus.

Données en Machine Learning

• Les données sont organisées en échantillons (lignes) et en caractéristiques (colonnes), où la cible est l'élément à prédire.
• Les données doivent être correctement formatées et prétraitées pour les modèles de ML.

Cycle de Vie d'un Projet de Machine Learning

• Un projet de ML suit un processus itératif et nécessite une compréhension des enjeux commerciaux.
• L'analyse des résultats et l'évaluation des étapes doivent guider les décisions pour le développement.

Outils et Environnements de Travail

• Jupyter : Un environnement permettant un codage interactif basé sur des notebooks, facilitant le mélange de code et de texte.
• Python et bibliothèques : Utilisation de Numpy pour le calcul matriciel et de Pandas pour le traitement des données tabulaires.

Bibliothèques de Machine Learning

• Scikit-learn : Bibliothèque phare pour des tâches de ML, offrant une vaste gamme d'algorithmes pour la classification, la régression, et plus encore.
• Eco-système Python dispose d'autres bibliothèques pour des tâches spécifiques.

Résumé Important

• Le ML est essentiel pour développer des applications d'intelligence artificielle.
• La préparation des données et le choix des bons algorithmes sont cruciaux pour le succès des projets de ML.

Introduction au Machine Learning

• Le Machine Learning est un domaine en pleine expansion.
• Il fait partie intégrante de l'intelligence artificielle (IA).

Définitions Clés

• Intelligence Artificielle (IA) : Ensemble de théories et techniques permettant de créer des machines simulant l'intelligence humaine.
• Machine Learning (Apprentissage Automatique) : Branche de l'IA se basant sur des approches mathématiques et statistiques pour permettre aux ordinateurs d'apprendre à partir de données.

Tendances du Machine Learning

• Croissance substantielle des applications en diverses industries.
• Cas d’usage significatifs dans les secteurs bancaire, e-commerce, marketing, et la création de contenu.

Métiers Associés

• Data Scientist : Analyste de données spécialisé dans l'extraction d'informations significatives à partir de grands volumes de données.
• Data Engineer : Responsable de la mise en place et de la maintenance des infrastructures de données.
• Data Analyst : Interprète les données et fournit des rapports analytiques.
• Machine Learning Engineer : Met en œuvre des modèles d'apprentissage machine et optimise leur performance.
• Deep Learning Engineer : Spécialiste des réseaux de neurones et des techniques d'intelligence artificielle avancées.

Opportunités sur le Marché de l'Emploi

• Forte demande pour les compétences en machine learning.
• Diversité significative de carrières dans ce domaine en pleine croissance.

Résumé des Points Essentiels

• Le Machine Learning connaît un engouement notable avec de nombreuses opportunités professionnelles.
• Il s'accompagne d'une grande variété de métiers, reflétant la diversité des compétences requises.### Introduction au Machine Learning
• Le Machine Learning est un sous-domaine de l'intelligence artificielle visant à automatiser l'apprentissage à partir des données.
• Différence entre le Machine Learning et la programmation traditionnelle : dans le ML, les systèmes apprennent à partir de données plutôt que d'être explicitement programmés.

Familles du Machine Learning

• Apprentissage supervisé : Modèles avec des données étiquetées et une cible connue (exemples : prédiction des prix d'une maison, détection de spam).
• Apprentissage non supervisé : Modèles sans étiquettes ni cibles, utilisés pour des tâches comme le clustering (regroupement) et la réduction de dimensions.

Types d'Apprentissage

• Reinforcement Learning (Apprentissage par renforcement) : Systèmes apprenant par l'interaction avec un environnement et l'optimisation des actions à chaque étape.
• Apprentissage semi-supervisé : Utilise une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées.
• Apprentissage auto-supervisé : Modèles qui génèrent leurs propres étiquettes à partir des données.

Informations clés

• Corrélation ne signifie pas causalité : il est crucial de ne pas confondre une relation observée avec une relation de cause à effet.
• Faire des prédictions ne consiste pas à expliquer les résultats ; il faut distinguer les deux processus.

Données en Machine Learning

• Les données sont organisées en échantillons (lignes) et en caractéristiques (colonnes), où la cible est l'élément à prédire.
• Les données doivent être correctement formatées et prétraitées pour les modèles de ML.

Cycle de Vie d'un Projet de Machine Learning

• Un projet de ML suit un processus itératif et nécessite une compréhension des enjeux commerciaux.
• L'analyse des résultats et l'évaluation des étapes doivent guider les décisions pour le développement.

Outils et Environnements de Travail

• Jupyter : Un environnement permettant un codage interactif basé sur des notebooks, facilitant le mélange de code et de texte.
• Python et bibliothèques : Utilisation de Numpy pour le calcul matriciel et de Pandas pour le traitement des données tabulaires.

Bibliothèques de Machine Learning

• Scikit-learn : Bibliothèque phare pour des tâches de ML, offrant une vaste gamme d'algorithmes pour la classification, la régression, et plus encore.
• Eco-système Python dispose d'autres bibliothèques pour des tâches spécifiques.

Résumé Important

• Le ML est essentiel pour développer des applications d'intelligence artificielle.
• La préparation des données et le choix des bons algorithmes sont cruciaux pour le succès des projets de ML.

Méthode Agile

Cadre Scrum

• Définition : Cadre agile itératif et incrémental pour gérer des projets complexes.
• Rôles :
  • Product Owner : Définit la vision du produit et priorise le backlog.
  • Scrum Master : Facilite le processus Scrum et élimine les obstacles.
  • Équipe de Développement : Équipe auto-organisée qui livre des incréments du produit.
• Artefacts :
  • Backlog Produit : Liste ordonnée des exigences du produit.
  • Backlog de Sprint : Ensemble des éléments sélectionnés pour le sprint.
  • Incrément : Travail complété à la fin d'un sprint.
• Événements :
  • Sprint : Période temporelle pour la livraison d'incréments (1 à 4 semaines).
  • Planification de Sprint : Réunion pour définir ce qui sera réalisé pendant le sprint.
  • Daily Scrum : Réunion debout de 15 minutes pour synchroniser l'équipe.
  • Revue de Sprint : Réunion pour présenter le travail terminé.
  • Rétrospective de Sprint : Réflexion sur le sprint pour améliorer les processus.

Pratiques Kanban

• Définition : Méthode de gestion de flux de travail visuel visant à optimiser l'efficacité et le flux.
• Principes de base :
  • Visualiser le travail : Utiliser des tableaux pour représenter les tâches et leurs états.
  • Limiter le travail en cours (WIP) : Fixer des limites pour améliorer la concentration et le flux.
  • Gérer le flux : Assurer une progression fluide des tâches à travers les étapes variées.
  • Rendre les politiques de processus explicites : Définir clairement comment le travail est traité.
  • Améliorer en collaborant : Évaluer et faire évoluer les pratiques régulièrement par le biais des retours.

Gestion de projet agile

• Accent : Met l'accent sur la flexibilité, la collaboration et la satisfaction client.
• Principes :
  • Livrer de la valeur de manière incrémentale et itérative.
  • Accepter les changements même tard dans le développement.
  • Favoriser la collaboration entre les parties prenantes et les développeurs.
• Pratiques clés :
  • Réévaluation fréquente des plans et du progrès par le biais de réunions.
  • Boucles de rétroaction continues avec les intervenants.
  • Équipes auto-organisées et interfonctionnelles.

Histoires utilisateurs et exigences

• Histoires utilisateurs : Descriptions courtes et simples d'une fonctionnalité du point de vue de l'utilisateur final.
• Format : "En tant que [type d'utilisateur], je veux [objectif] afin que [raison]."
  • Avantages : Met l'accent sur la valeur ajoutée pour l'utilisateur et encourage les échanges autour des exigences.
• Critères d'acceptation : Définissent les conditions sous lesquelles une histoire utilisateur est considérée comme complète.
• Collecte des exigences : Implique la collaboration avec les parties prenantes pour assurer la compréhension des besoins.

Intégration et Livraison Continue (CI/CD)

• Intégration Continue :
  • Intégration fréquente des modifications de code dans un référentiel partagé.
  • Tests automatisés pour détecter les problèmes précocement.
  • Encourage le travail d’équipe et réduit les problèmes d'intégration.
• Livraison Continue :
  • Assure que le code est toujours dans un état déployable.
  • Automatisation du processus de publication, permettant un déploiement rapide et fiable.
  • Facilite les mises à jour régulières et les publications de fonctionnalités, améliorant la réactivité face au changement.

Méthode Agile

Cadre Scrum

• Définition : Framework itératif et incrémental pour la gestion de projets complexes.
• Rôles clés :
  • Scrum Master : Facilite le processus et élimine les obstacles.
  • Product Owner : Représente les parties prenantes et priorise le backlog.
  • Équipe de développement : Groupe multifonctionnel qui livre des incréments.
• Artéfacts :
  • Product Backlog : Liste ordonnée des fonctionnalités et exigences.
  • Sprint Backlog : Élément sélectionné du product backlog pour le sprint en cours.
  • Increment : Somme de tous les éléments complétés durant un sprint.
• Événements :
  • Sprint Planning : Définit les objectifs du sprint.
  • Daily Scrum : Réunion de synchronisation de 15 minutes pour l'équipe.
  • Sprint Review : Démonstration du travail achevé aux parties prenantes.
  • Sprint Retrospective : Réflexion sur le sprint pour une amélioration continue.

Gestion de Projet Agile

• Principes :
  • Mise l'accent sur la collaboration avec le client, la réponse au changement et la livraison de logiciels fonctionnels.
  • Valorise la collaboration d'équipe et l'auto-organisation.
• Phases :
  • Initiation : Définit la vision et les objectifs du projet.
  • Planification : Crée une feuille de route avec des tâches prioritaires.
  • Exécution : Met en œuvre les tâches et livre des incréments.
  • Suivi et Contrôle : Suit les progrès et adapte les plans.
  • Clôture : Révise les résultats du projet et les leçons tirées.

Histoires Utilisateur et Exigences

• Histoire Utilisateur : Description simple d'une fonctionnalité du point de vue de l'utilisateur final, généralement formatée comme : "En tant que [type d'utilisateur], je veux [objectif] afin que [raison]."
• Caractéristiques :
  • Indépendante : Peut être développée séparément.
  • Négociable : Non fixe ; peut être discutée et affinée.
  • Valeureuse : Apporte de la valeur à l'utilisateur ou au client.
  • Estimable : Peut être dimensionnée et estimée en termes d'effort.
  • Petite : Devrait être gérable en une seule itération.
  • Testable : Critères clairs pour vérifier l'achèvement.
• Critères d'Acceptation : Conditions qu'une histoire utilisateur doit satisfaire pour être considérée comme complète.

Intégration et Livraison Continue

• Intégration Continue (CI) :
  • Pratique consistant à fusionner fréquemment les modifications de code dans un dépôt partagé.
  • Tests automatisés effectués pour détecter les problèmes tôt.
• Livraison Continue (CD) :
  • Étend la CI en automatisant le processus de déploiement pour garantir que le logiciel peut être publié à tout moment.
  • Implique des environnements de staging pour tests avant production.
• Avantages :
  • Réduit les problèmes d'intégration.
  • Augmente la fréquence des déploiements.
  • Améliore la qualité du produit et la satisfaction utilisateur.

Pratiques Kanban

• Définition : Approche visuelle pour gérer le travail au fur et à mesure de son avancement dans un processus.
• Principes de base :
  • Visualiser le travail et le flux de travail pour identifier les goulets d'étranglement.
  • Limiter le travail en cours (WIP) pour améliorer la concentration et l'efficacité.
  • Gérer le flux pour optimiser le processus de livraison.
  • Rendre les politiques de processus explicites.
  • Améliorer collaborativement par le biais de boucles de rétroaction.
• Tableau Kanban :
  • Représentation visuelle des éléments de travail organisés en colonnes représentant les différentes étapes du flux de travail.
  • Aide les équipes à visualiser l'état du travail et à prioriser efficacement les tâches.

Méthodes Agiles et Scrum

• Les méthodes agiles représentent une évolution dans la gestion de projet, offrant flexibilité et adaptation tout au long du cycle de développement.
• Scrum est un cadre spécifique des méthodes agiles, facilitant la gestion des tâches et la collaboration entre les équipes.

Historique de la gestion de projet

• Le passage des méthodes traditionnelles (comme le modèle en cascade) aux méthodes agiles a eu lieu principalement dans les années 1990.
• Les grandes échéances et les projets complexes ont souvent subi des retards significatifs, mettant en lumière la nécessité d’une approche plus dynamique.

Exemples de projets emblématiques

• Apollo 11 : Réussite marquante de la gestion de projet, bien qu'il ait également connu de nombreux défis et ajustements en cours de route.
• Le viaduc de Millau : Une illustration d'ingénierie moderne, symbolisant la capacité des méthodes agiles à gérer des projets d'envergure.

Échecs de projets notables

• L'opéra de Sydney a connu un dépassement de budget de 1 457 % et un retard de 10 ans, soulignant les défauts de planification dans les projets traditionnels.
• La première voiture fabriquée à grande échelle (Ford T) a démontré l'importance de la standardisation et de l'efficacité, avec une célèbre citation sur la couleur de la voiture.

Évolution des méthodes de gestion de projet

• Les années 70 jusqu'aux années 90 ont vu une transition de la méthode en cascade au modèle de cycle en V, puis vers les méthodes agiles.
• Cette évolution découle d'un besoin d'adaptation aux changements rapides et aux exigences fluctuantes des clients.

Héritage de l’industrie pour l’IT

• Les méthodes agiles sont inspirées des pratiques issues du secteur manufacturier, comme la production Lean, visant à améliorer le flux de travail tout en réduisant les déchets.### PromènKien
• PromènKien permet aux propriétaires de chiens d'exercer leurs animaux tout en favorisant des liens communautaires.
• La promenade des chiens devient une activité agréable et partagée pour les passionnés.

Méthodes Agiles et Scrum

• Les OKR (Objectives and Key Results) sont des outils de gestion qui définissent des objectifs mesurables et les résultats clés nécessaires pour les atteindre.
• Utilisés pour l'alignement organisationnel, l'amélioration de la performance et l'adaptabilité.

Environnement VUCA

• L'environnement devient de plus en plus Volatile, Incertain, Complexe et Ambigu (VUCA).
• Les méthodes Agile représentent une réponse aux défis posés par ce type d'environnement.

Stratégie Agile

• Commencer toujours par le "pourquoi" d'un projet pour en clarifier l'intention.
• Promouvoir la collaboration et la communication au sein d'une équipe pluridisciplinaire.

Cadre et Pratiques

• Adopter une méthode itérative et incrémentale pour les projets de développement.
• Favoriser la délégation des responsabilités aux équipes, plutôt que de centraliser les décisions.

Pyramide Agile

• La pyramide Agile se base sur quatre valeurs fondamentales, plaçant l'interaction humaine au-dessus des processus rigides.
• L'accent est mis sur la collaboration avec les clients et l'adaptation au changement.

La Triple Contrainte d’un Projet

• Les trois dimensions cruciales d'un projet sont le Périmètre, la Qualité et le Budget, qui influencent le planning.

Vision Produit

• PromènKien met en relation des propriétaires de chiens avec des voisins pour des promenades adaptées, ciblant les besoins spécifiques de chaque utilisateur.
• La plateforme vise à faciliter les promenades pour ceux qui manquent de temps tout en garantissant la qualité des services.

Positionnement dans le cadre

• Rôle à éviter : être un persécuteur, cherchant à utiliser les autres pour sa propre intérêt.
• Éviter de se positionner en tant que victime, demandant des faveurs pour atteindre ses objectifs.

Objectifs de la démarche transversale

• Les objectifs doivent être alignés avec ceux de la direction et de l'ensemble de l'entreprise.
• Éviter de se concentrer uniquement sur des objectifs individuels ou spécifiques à un "silo".

Positionnement personnel

• Agir en tant que coordinateur et facilitateur dans les démarches partagées.
• Prioriser la charge de travail, impliquant l’ensemble de l'entreprise ou l'équipe transverse.

Les leviers du management transversal

• Trois leviers essentiels :
  • La tâche, qui inclut l'organisation du travail et la gestion des délais.
  • La relation, nécessitant motivation, confiance et communication.
  • L'espace et le temps, qui influencent la dynamique des échanges.

Détails sur la tâche et l’activité

• Importance de quantifier le volume de travail et de gérer le planning.
• Fixation d'objectifs clairs avec des jalons pour suivre l'avancement des projets.

Gestion des relations

• Créer un climat de confiance et motiver les membres de l'équipe.
• Faire preuve d'empathie et d’agilité relationnelle pour recadrer et s’affirmer.

Impact de l’espace et du temps

• Sensibilisation à l'impact de l'environnement physique sur les demandes.
• Choisir judicieusement le moment et le lieu pour les échanges afin d'optimiser la communication.

Environnement de travail

• Risques liés aux demandes réalisées dans le poste de travail d'un collègue incluent distractions et manque de disponibilité.
• La gestion des réactions négatives peut être un processus naturel qui évolue dans le temps, permettant un gain d’efficacité.

Pilotage d'activité

• Organisation minutieuse de la conduite de projet tout au long de ses différentes étapes.
• Suivi continu de l'avancement pour garantir la réalisation des objectifs fixés.### La transversalité dans l’entreprise
• La transversalité favorise la collaboration entre différentes fonctions et expertises au sein de l'entreprise.
• Les équipes transversales sont essentielles pour des projets nécessitant des compétences variées.
• Exemple de projets impliquant la transversalité : lancement de nouveaux produits, optimisation des processus, projets d'innovation.

Équipe projet

• Une équipe projet est constituée afin de mener des projets informatiques ou digitaux impactant plusieurs utilisateurs.
• Des équipes transversales permettent d’amener différents points de vue pour une meilleure prise de décision.

Groupe de Résolution de Problème (GRP)

• Les GRP se concentrent sur l'analyse de problèmes ou de non-conformités pour proposer des solutions.
• Ce travail est ponctuel et effectué en collaboration entre différentes équipes.

Alignement client-fournisseur interne

• Coordination entre différents services pour résoudre des problèmes liés aux processus.
• Valeur ajoutée par l’amélioration et optimisation des processus inter-équipes.

Communauté de pratique

• Groupes thématiques impliquant des représentants de divers pôles de l'entreprise.
• Discute de sujets touchant plusieurs secteurs comme la qualité, la santé, et la durabilité.

Avantages de la transversalité

• Fluidification des processus de travail et élimination des silos organisationnels.
• Meilleur rapprochement entre différents métiers, favorisant l'échange d'idées.
• Support à l'amélioration continue et libération des énergies des collaborateurs.

Co-construction et agilité

• Renforcement des relations interpersonnelles et de la cohésion d'équipe.
• Rend l'entreprise plus agile et adaptable aux changements du marché.

Management transversal vs Management hiérarchique

• Distinction entre les approches de gestion, mettant en avant la nécessité de la transversalité dans la structure organisationnelle moderne.

Ce quiz explore le rôle d'un data scientist et les interactions avec les ingénieurs en machine learning et deep learning. Découvrez comment ces professionnels utilisent les données pour créer de la valeur et alimenter des services pour les entreprises. Testez vos connaissances sur les concepts clés et les applications dans le domaine.