Big data ( ouméga données) fait partie des expressions à la mode. Et ce n'est pas pour rien.Big Data aiguise les convoitises car il constituera le Marché mondial de plusieurs dizaines de milliards de dollars. Le big data est le phénomène observé de l'accroissement exponentiel des données acquises et stockées par les organisations, et la data science (science des données) est l'ensemble des modèles, méthodes, techniques et outils permettant d'exploiter ces méga-données. L'humanité continue de générer des ensembles de données de plus en plus nombreux, allant de la cartographie des gènes à l'exploration spatiale. Beaucoup plus d'informations que les gens peuvent effectivement traiter, gérer ou comprendre. Miser sur les mathématiques et la physique constitue la recommandation de grands experts pour prendre le train en marche du big data. Une formation d'autant plus essentielle que les profils nécessaires en la matière risquent de faire cruellement défaut dans notre pays. Les experts (en intelligence artificielle et mathématiques…) s'accordent que le big data est l'enjeu majeur de l'enseignement 21ème siècle. Le big data devient un outil central d'aide à la décision dans une multitude de domaines. Et il contribue à aider les entreprises à relever le défi d'une innovation permanente. Les entreprises vont montrer un besoin exponentiel en savoirs et en compétences en la matière, les postes sont nombreux à rester vacants, faute de candidats. Les mathématiques dans la discipline du big data jouent un rôle important. En effet, ces données volumineuses doivent être gérées avec soin, selon des méthodes abstraites et organisées ainsi que la création de modèles qui relèvent du champ des mathématiques. L'apport de ces dernières, est impératif et finit par trouver une application industrielle intéressante. Seulement, on constate que notre pays présente un retard significatif dans la formation de profils adaptés. Si nous sommes convaincus que ce retard va bientôt se résorber en développer l'attirance des jeunes pour le domaine de la data science. Très souvent, notre enseignement est critiqué car il est resté un peu trop centré sur des parties théoriques. Il est nécessaire d'inciter et de récompenser nos brillants enseignants-chercheurs vers des réflexions aux applications à l'industrie. Et le big data et la data science ont justement besoin de l'apport de de cette formation pour avancer. D'un autre côté, les technologies évoluent à une vitesse fulgurante, par conséquent il est primordial de se former à des savoirs pérennes comme les mathématiques et la physique appliquées. Chercher le langage de programmation à la mode du moment constitue des spécialisations éphémères. En effet, connaître la syntaxe d'un langage n'est pas savoir concevoir un algorithme. Le marché de l'emploi sur ces métiers est en forte croissance. De ce fait notre système d'enseignement est amené à produire des compétences autant de haut niveau qu'orientées vers l'industrie. Par ailleurs, les Sciences expérimentales se sont adaptées aux découvertes et aux nouvelles connaissances empiriques qu'impliquent les environnements spécifiques et interactifs ou virtuels des outils technologiques et/ou mécaniques des Data Technologies. Les facettes de la Data Science à travers la Physique Quantique sont multiples à travers les enjeux associés aux nouvelles découvertes liées à la robotique et aux nouveaux « ordinateurs quantiques ». On estime qu'aux alentours de 2025 la miniaturisation des micro-processeurs, qui ont été révélées par la physique quantique, atteindra une saturation inévitable liée aux limites de la physique classique En effet, on ne pourra pas faire des transistors aussi petits qu'une dizaine d'atomes avec quelques électrons. Dans une telle configuration, ce sont les lois de la physique quantique qui domineront. Le Big Data s'est imposé aussi dans les structures sociétales avec force, modifiant et régissant à sa manière les mécanismes de fonctionnements internes et externes des systèmes économiques et culturels.Permettre le développement de connaissances numériques, quantitatives et scientifiques est indispensable et il doit s'accompagner de l'apport de la recherche en sciences humaines et sociales. Et notamment de la psychologie cognitive, grande oubliée des bancs des écoles alors qu'elle contient des apports majeurs à la compréhension du fonctionnement du cerveau et de la transformation des informations en connaissances. On ne pourrait pas oublier le droit et l'éthique, dont la complexité parfois égale aux plus difficiles des algorithmes, est au cœur des projets data science et big data. L'Avenir de la Data Science nous pose encore bien des questions! Comment va-t-elle évoluer? Seule, la Science nous le dira... A suivre….. Sihem Jaziri Professeure à La Faculté des Sciences de Bizerte
