Institut des actuaires

Mon premier ordinateur était un Amstrad CPC 464 des millions de fois plus lent que l’ordinateur sur lequel j’écris ces lignes. Il était muni d’une lecteur de cassette et de 64 Ko de mémoire, du langage de programmation BASIC. Depuis l’informatique n’a cessé de prendre de l’ampleur.

  • 1970 - premier ordinateur IBM, création de Microsoft, Apple

  • 1980 - début de l’informatisation, les imprimantes à aiguilles, le langage Pascal, l’éditeur Borland, Quatro Pro, les premiers réseaux de neurones

  • 1990 - Les SVM, les imprimantes laser, popularisation des PCs, débuts d’internet et des téléphones portables, premières versions du langages Python, Linux, création d’Amazon, de Google

  • 2000 - Premiers smartphone, les random forest, début de scikit-learn, python 3.0, début de IPython, l’ancêtre de jupyter, pandas, début de Hadoop, l’ancêtre du calcul distribué pour le traitement des log de site web, création de Facebook

  • 2010 - le deep learning gagne ses premières compétitions, les librairies de machine learning deviennent open source, elles sont accessibles en python, langage beaucoup plus facile d’accès que C++, le GPU prend son envol, les librairies implémentent les calculs de façons distribués, calcul en temps réel, loi RGPD

  • 2020 - Python efface R, l’exploitation des données est une évidence, le numérique est partout, peut-être un peu trop, les réseaux sociaux sont incontournables, il existe même des tableurs écrit en python

La plupart des programmes informatiques sont buggés et évoluent sans cesse à l’inverse des objets physiques.

  • 2030 - téléphones traduisant en temps réel d’une langue à l’autre, voitures automatisées sur l’autoroute, des drones survoles les champs pour éradiquer les insectes ou autres champignons, commande vocale de nombreux appareils ménagers,

Plan

  • Brève histoire du machine learning entre 1970 et aujourd’hui

  • Le langage Python en quelques mots

  • Pourquoi le langage python s’est imposé en data science ?

  • Comment partager son travail ? Package et Documentation

  • Les sujets fréquemment oubliés : tests unitaires, ingénierie logicielle

  • Etre rapide avec un des langages les plus lents, mise en production

La suite : Datascience et programmation.