L’actuaire est parfois confondu au data scientist. Pourtant, ces deux métiers sont différents, autant que sont leur rôle dans l’entreprise.
“En quoi diffèrent-ils ? Lequel des deux métiers pourrait me correspondre ?” Ce sont des questions que beaucoup d'étudiants en actuariat se posent.
Avant d’élucider ces questionnements, comprenons en quoi consiste le métier de data scientist.
# Ce que font vraiment les data scientists
Les data scientists ou scientifiques des données se retrouvent aux carrefours de plusieurs disciplines.
La science des données est un domaine multidisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus et des algorithmes scientifiques pour extraire des informations utiles, des modèles, des idées à partir de données. La science des données est devenue une compétence très recherchée, une personne devant posséder des mathématiques, des statistiques, un sens des affaires, des compétences analytiques et de programmation.
Elle fait partie des emplois les mieux rémunérés selon le classement de Glassdoor en Amérique.
En France comme en Amérique, la discipline se serait forgée dans les années 1990 avant d’être théorisée et de se répandre dans les années 2000, avec l’utilisation avancée du WEB. Mais c’est surtout dans les années 2010, avec l'essor des appareils connectées, créant le besoin d’exploiter les données produits par ceux-ci, que le métier de data scientists a commencé à s’exercer. Le data scientist a pour rôle principal de récupérer des données exploitables pour ensuite créer un modèle statistique que l’entreprise pourra industrialiser.
En plein boom, le métier est aujourd’hui très demandé. Pour résumer en une définition ce qu’est la data science : la data science est donc la science qui récupère et traite les données pour en tirer de l’information utilisable par les entreprises.
Les scientifiques des données sont conscients des innovations en matière d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle et se tiennent au courant des nouvelles façons de les utiliser. Ils isolent les tendances commerciales et comblent le fossé entre la communication d'entreprise et la communication informatique.
De plus, Forbes Magazine classe la science des données comme le meilleur travail en Amérique, car elle obtient un score élevé à la fois pour le score du travail (rémunération, etc.) et la satisfaction au travail.
Il existe deux types de data scientist, selon un article sur le site internet versdatascience.com.
Le premier type est l'ingénieur de données, qui extrait les informations des données, les nettoie des informations non pertinentes, les traduit en «format standardisé» et les met dans un référentiel de données.
Le deuxième type prend les données du référentiel et les utilise pour concevoir des modèles à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Beaucoup de ces tâches sont assumées par l'automatisation de l'intelligence artificielle au fur et à mesure de son perfectionnement.
Selon le site, les meilleurs résultats sont obtenus avec une combinaison à la fois du scientifique humain et de l'intelligence artificielle. Ainsi, dans l'utilisation des modèles d’apprentissage automatique, les scientifiques des données conçoivent à la fois les mécanismes et exécutent les tâches basiques
# La science des données peut-elle remplacer les actuaires?
Les actuaires sont généralement considérés comme les touts premiers scientifiques des données. Depuis plus de 200 ans, ils utilisent les données pour faire des prédictions dans le monde de l'assurance. Aussi bien l’actuaire que le data scientist, manipulent donc les données pour le compte de l’entreprise. Cependant, l’actuariat est majoritairement concentré dans le monde de l’assurance et les actuaires y travaillent sur les prévisions de perte, les estimations du coût des pertes et les propositions de prix à facturer, afin de couvrir ces pertes tout en réalisant un profit.
Un data scientist, à l'inverse, se charge d'un éventail beaucoup plus large de données et peut exercer pratiquement dans tous les secteurs.
Beaucoup de gens croient que la science actuarielle va fusionner avec la profession de la science des données. D’ailleurs, de nombreux actuaires aimeraient pouvoir exercer dans autant d’industries que les data scientist, plutôt que d'être cantonnés dans le domaine de l'assurance.
Les spécialistes des données et les actuaires sont aussi différents qu'ils se ressemblent. Ils ont des compétences et des responsabilités similaires. Ils analysent tous les deux des données pour faire des prédictions futures éclairées et utilisent pratiquement les mêmes techniques pour le faire. Ils ont soif de données, car plus ils obtiennent de données, mieux ils peuvent être dans leur travail potentiel.
Leurs responsabilités peuvent être similaires, mais leurs tâches réelles sont différentes, il y a peu de chances que la science des données remplace les actuaires.
Suivant les tendances de google trend, nous constatons ces dernières années, l’intérêt pour l’actuariat décroît au profit de la data science.
Actuaire Vs Data Scientist: Source Google Trends
# Lequel des deux métiers pourrait te correspondre
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