Sara, junior en IA, nous parle du projet de détection de grains de beauté : “Un parcours de formation individuel est intégré dans presque tous les cours d’auto-apprentissage, mais ce qui est intéressant ici, ce sont les projets de groupe. Ils sont plus qu’une valeur ajoutée, c’est l’essence même de BeCode.”

par Mar 15, 2021Actualités

Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi l’enseignement traditionnel ne fonctionne pas pour tout le monde ? Eh bien, c’est simple : la théorie, ça ne marche tout simplement pas pour tout le monde. Comme on dit, c’est en forgeant qu’on devient forgeron, alors, on s’est dit : pourquoi ne pas plonger nos apprenants dans le vif du sujet en se penchant sur de vrais problèmes à solutionner ? Et cette approche semble fonctionner pour nos juniors ! Grâce au projet de détection de grains de beauté, nos juniors ont pu avoir une meilleure idée de ce à quoi ressemble le travail d’un AI data scientist. 

Vous voulez en savoir plus sur le projet et sur la façon dont nos élèves l’ont vécu ? Découvrez tout cela dans l’article ci-dessous.

Apprendre quelque chose, c’est un processus plutôt qu’un ensemble de connaissances techniques. Pour survivre dans ce monde empreint de compétition, il est essentiel de savoir mettre en pratique les compétences techniques acquises. Et quel meilleur moyen d’y parvenir que d’apprendre par la pratique !

Via des projets pratiques, nous invitons nos juniors à mettre leurs connaissances à l’épreuve et leur donnons un avant-goût de ce à quoi ressemble un emploi dans le domaine. Il en a été de même pour le projet de détection de grains de beauté qui a mis au défi nos apprenants de développer et de déployer un modèle capable de détecter les cancers de la peau. “Une entreprise appelée Skin Care nous a demandé de développer une application web où l’utilisateur peut télécharger une photo d’un grain de beauté et qui peut à son tour prédire si ce grain de beauté est dangereux ou non. Si le grain de beauté s’avère dangereux, l’utilisateur est invité à aller voir un médecin“, explique Sara Silvente, junior en IA.

Afin de commencer à développer ce modèle, les juniors ont d’abord dû collecter les données nécessaires. “Une fois divisés en groupes, nous avons commencé à communiquer avec le client pour obtenir des précisions et des informations supplémentaires. Celui-ci nous a ensuite fourni un ensemble de données contenant des images de grains de beauté de type bénins et malins“, explique Naomi Thiru, junior en informatique. Mais avant d’utiliser cet ensemble de données pour construire et entraîner le modèle, quelques étapes supplémentaires ont dû être franchies. “Une fois que vous avez votre dataset, vous devez le préparer en le nettoyant et en élargissant sa diversité pour rendre les prédictions encore plus précises. Ensuite, vous intégrez votre ensemble de données dans votre modèle pour qu’il soit capable de prédire si un grain de beauté est bénin ou malin“, poursuit Naomi. 

Mais une grande partie du projet a également porté sur le déploiement du modèle, en d’autres termes, sur sa mise à disposition des utilisateurs. “Vous avez peut-être réussi à créer un modèle, mais s’il n’est pas utilisable, il est pratiquement inutile. L’objectif de ce projet était donc de créer un modèle et de le mettre à la disposition des utilisateurs. Pour ce faire, nous avons utilisé Heroku, un service cloud sur lequel on peut exécuter et déployer une telle application web“, explique Naomi. 

Le défi des pitchs
Le prochain défi se profilait à l’horizon : présenter leur projet au client. “Comme nous devions présenter notre projet à différentes personnes de l’entreprise, notamment aux services des ventes et du marketing, nous devions rester simples et éviter un jargon trop important. Ce type de présentation était donc très différent des présentations que nous avions faites jusqu’à présent. Elles étaient beaucoup plus axées sur les aspects techniques que sur les grandes lignes de ce que nous avions créé”, explique Naomi.

L’équipe de Sara, quant à elle, a relevé ce défi de manière très créative. “C’était difficile de présenter le projet à quelqu’un qui ne connaît rien à la science des données. Comme nous devions rester simples, nous avons expliqué le fonctionnement du modèle de manière superficielle. Nous avons également décidé de vendre notre application sous la forme d’un produit, appelé Mole Care. Le fait de parler au public d’un point de vue commercial nous a permis d’éviter d’entrer dans les détails.”

L’importance des compétences humaines
Les compétences techniques, telles que la connaissance de Python, des algorithmes d’apprentissage automatique et de la vision par ordinateur, ont été cruciales pour mener à bien ce projet, mais l’importance des compétences non techniques ne peut être sous-estimée. “Travailler en équipe était vraiment important dans ce projet, mais j’aime vraiment ça. Il y a toujours quelqu’un qui sait une chose que vous ne savez pas, qui est plus avancé dans un certain domaine ou qui a vu quelque chose que vous n’avez pas vu”, explique Naomi.

Naomi et Sarah soulignent toutes deux que c’est au cours de plusieurs projets qu’elles ont pu affiner leurs compétences humaines, plutôt que sur cette expérience spécifique. “Nous avons travaillé sur plusieurs projets au cours de la formation, ce qui nous a permis de nous améliorer en termes de collaboration les uns avec les autres. Nous avons appris à compter sur les compétences des autres et à apporter notre savoir à ce type de projets”, explique Naomi. “Les compétences de présentation, le travail en équipe, l’adaptabilité, etc. sont des compétences que nous avons aiguisées projet après projet. Chaque projet nous a permis de nous améliorer. Nous avons beaucoup plus appris par le biais de ces projets que pendant notre parcours d’apprentissage individuel”, poursuit Sara. Et c’est, selon elle, le gros point fort de BeCode. “Un parcours de formation individuel est intégré dans presque tous les cours d’auto-apprentissage, mais ce qui est intéressant ici, ce sont les projets de groupe. Ils sont plus qu’une valeur ajoutée, c’est l’essence même de BeCode.”

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