Voici un post un peu plus léger. Mais qui part d’une véritable interrogation!
En effet, depuis que je m’intéresse au sujet du métier de Data Scientist et du monde des Big Data, je rencontre pas mal de monde, et souvent, souvent je me rends compte que ces personnes sont amateurs de photographie.
Mais pourquoi donc?
Un biais dans mon observation?
Est-ce parce que j’aime personnellement la photo que je tends à constater davantage cette caractéristique chez les gens, intégrant de facto un biais dans mon observation?
En effet, lorsque par exemple vous êtes enceinte (ou que vous souhaitez l’être) vous voyez davantage de femmes enceintes autour de vous. Idem, lorsque vous avez jeté votre dévolu sur une marque de voiture. Ou encore vous pensez à quelqu’un (voire vous êtes amoureux), vous avez l’impression de voir cette personne partout! Ca y est, vous voyez?
On pourrait qualifier cela de perception sélective, mais il doit y avoir un processus cognitif bien défini sur le sujet.
Bref, il est très possible que ce soit ma perception qui me joue des tours….
D’ailleurs, le titre de ce blog m’a été inspiré par le très bon site de cours de photo jeveuxetrephotographe, que je testé et approuvé une bonne demi-douzaine de fois 😉
Photo & DataScience: Des domaines qui se ressemblent
Cette théorie n’est pas non plus ubuesque il me semble…
En effet, pour les érudits, la photographie est une passion somme toute très technique! A la fois dans les mécanismes d’optique, le matériel, les techniques de photographies, les notions …
L’avènement de l’appareil numérique trace également un pont évident avec le monde digital, et a démocratisé la photo.
Enfin, dans l’autre sens, le Data Scientist, comme évoqué dans mon article sur les définitions du métier, est souvent appétent à la DataViz… Donc la visualisation des données, les images…
On voit donc les passerelles se dessiner entre compétences et centres d’intérêt communs entre les deux disciplines!
Des cas concrets de convergence
Positionnée sur le domaine de la reconnaissance faciale, Start Me up est une start-up qui associe big data et photographie faciale pour reconnaître les humeurs.
La discipline de l’Image Mining, surtout utilisée aujourd’hui pour limiter la contrefaçon d’art et la pédophilie sur internet, a aussi de beaux jours devant soi! Une description du Text Mining est disponible sur SlideShare.
Enfin, on se rappelle de l’avancée médiatisée de Google dans la reconnaissance d’images, grâce notamment aux techniques de Machine Learning, même si les résultats ne sont pas encore à 100% corrects.
Alors?
Quel est votre avis sur le sujet? Faut-il que je lance un sondage sur un échantillon représentatif de la population des Data Scientists? Si avéré, pensez-vous qu’il s’agisse de lien de corrélation ou de lien de causalité?
Cela m’intéresse d’en débattre avec vous 🙂
Et si vous n’êtes pas encore tombé dans la passion de la photo, lancez-vous ! Un ouvrage que je vous conseille, très concret et très bien fait par Anne-Laure jacquart :
4 Comments
Le machin learning et la photo est la prochaine étape de la stratégie de facebook :
http://tempsreel.nouvelobs.com/economie/20150313.OBS4547/facebook-ces-francais-chouchous-de-mark-zuckerberg.html
🙂
Également “wannabe” data scientist, et grand amateur de photo ! Cet article m’intrigue donc vraiment… A creuser !
Bonjour. Au fait mon cas ressemble un peu au tient mais, “Inversement” xD
Je fais de la photographie (artistique surtout) depuis quelques années et je poursuis actuellement mes études en ingénierie de modélisation et d’informatique scientifique. Le profil d’un data scientist est mon rêve et j’ai tendance à travailler dans cette optique. Pour moi, le lien serait apparement le traitement et l’analyse d’images d’abord qui semble rassembler les deux, en même temps que l’espace colossal qu’occupe l’image et la vidéo dans ce que nous désignons “big data” de nos jours et qui ne cesse d’augmenter, surtout que presque tous les téléphones portables d’aujourd’hui sont dotés de caméras et sont liés à internet, les images viennent de partout..
Joli post 🙂
Mis à part que j’aime la photo et que j’ai été photographe, mon envie de répondre tiens à la dernière phrase sur corrélation et causalité. Mais avant d’y aller je voulais te féliciter pour la photo de la voie de chemin de fer. C’est de l’émotion pure. Et pourtant, comme tu le soulignes si bien, une fois passé mon émoi, je me suis demandé : quel objectif, quel appareil 🙂
Donc, tout le monde parle de causalité : même et surtout les “scientifiques”. Combien de fois n’ai-je entendu énoncer Le Principe De Causalité comme vérité ultime, comme quintessence de la science, et très souvent avec une ferveur toute religieuse. Et c’est là où j’en viens à l’objet de ma réponse. Il y a sur Terre un courant de mathématicien qui ne reconnait pas le principe de causalité. Un des principaux argument c’est qu’en mathématiques on n’en parle pas ; en programmation il n’y a pas non plus d’opérateur de causalité ! Ce qui est enseigné c’est la condition-implication, ou bien ce qui marche, ce qui est prouvable, c’est l’opérateur si-alors.
Et quid de la causalité ? C’est, de mon point de vue, au mieux une heuristique physique, en général un concept métaphysique inconscient, et la plupart du temps un biais (il)logique dénotant une vision religieuse de la science. Après tout un scientifique n’en est pas moins, et avant tout humain ; et donc croyant… Je m’arrête là car avec ce discours j’ai d’habitude une explosion de protestation pour défendre Le Tout Puissant Principe De Causalité. Amen ! Mais en tant que scientifique athée je veux bien développer si cela t’intéresse. Car après tout s’il n’est qu’une illusion, ce serait bien qu’une data scientist soit au courant de la supercherie 🙂