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Data Product Manager vs Data Scientist : quelles différences ?
Aujourd’hui, les données jouent un rôle clé dans la prise de décision et deux métiers se démarquent pour les exploiter efficacement : le Data Scientist et le Data Product Manager. Bien que leurs missions se recoupent parfois, leurs approches et leurs responsabilités sont distinctes. Pour mieux comprendre la différence entre ces rôles, imaginons une voiture. Le Data Scientist est le mécanicien qui ajuste le moteur, en optimisant les modèles prédictifs. Le Data Product Manager, lui, est le pilote qui définit la direction en assurant l’alignement du produit avec les besoins business. Ensemble, ils garantissent que le véhicule avance efficacement vers son objectif.
Le rôle du Data Scientist : explorer et modéliser les données
Au-delà de la construction des modèles, il doit aussi rendre ses analyses accessibles aux équipes métiers pour qu’elles puissent être exploitées dans la prise de décision. Par exemple, un Data Scientist dans la grande distribution peut concevoir un modèle anticipant les ruptures de stock en fonction des tendances d’achat et des cycles saisonniers.
Le rôle du Data Product Manager : définir et piloter les produits data
Son rôle ne s’arrête pas à la gestion de projet : il doit également garantir que les solutions développées sont adoptées et utilisées efficacement. Par exemple, dans une banque, un Data Product Manager peut piloter le développement d’un outil d’évaluation du risque de crédit basé sur l’IA, en définissant les exigences du produit, en alignant les équipes techniques et en assurant le suivi de la performance après son lancement.
Des rôles distincts mais complémentaires
Dans une application de recommandation de produits sur un site e-commerce, par exemple, le Data Scientist conçoit l’algorithme qui génère des recommandations personnalisées. Le Data Product Manager, lui, s’assure que ces recommandations sont bien mises en avant, qu’elles sont pertinentes pour l’utilisateur et qu’elles contribuent aux objectifs commerciaux.
Quelles différences fondamentales entre ces deux métiers ?
Le premier s’interroge sur « comment analyser et exploiter les données ? », tandis que le second réfléchit à « pourquoi et dans quel but utiliser ces données ? ».
Une collaboration essentielle pour maximiser l’impact de la data
Le Data Scientist et le Data Product Manager sont donc deux acteurs complémentaires. L’un explore et modélise, l’autre oriente et transforme ces modèles en solutions stratégiques. C’est cette collaboration qui permet aux entreprises d’exploiter pleinement la puissance de leurs données.
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Quel était ton parcours avant de rejoindre la formation Data Science & IA ?
Je m'appelle Thomas, j'ai 26 ans, je suis diplômé du Master Android à Sorbonne Université. C'est un Master qui traite de l'IA appliquée à la robotique, aux environnements virtuels, aux systèmes multiagents et à l'aide à la décision. Avant de faire cette formation, j'étais consultant en financement d'innovation pour les entreprises. La différence, c'est que mon Master est plus orienté sur l'aspect d'innovation et recherche. À l'époque, quand j'ai dû faire le choix du Master, j'avais le choix entre ça et un Master plutôt orienté Data. Mon choix s'est porté sur le choix du cœur, sachant que quand j'avais fait mes recherches, c'était il y a de ça quatre ans maintenant, le marché était différent d'aujourd'hui. Il y avait plus de perspectives, plus d'emplois, pas mal d'entreprises en plein essor. Et ensuite, on a eu pas mal de différences qui sont arrivées par rapport à aujourd'hui. Ils ont recruté beaucoup de juniors, du coup il y a moins de place pour eux aujourd'hui sur le marché. Et puis l'IA aussi est arrivée, ce qui a pas mal bouleversé comment réagir face aux offres, comment repenser les différents jobs. Et aujourd'hui, c'est beaucoup plus des postes qui sont mixtes entre la recherche, la data et des postes de seniors qui sont plus recherchés. Donc là, j'ai besoin de pouvoir augmenter mon panel de compétences pour réussir à m'adapter au marché d'aujourd'hui.
Qu'est-ce que ton master ne t'avait pas apporté, que tu cherchais dans cette formation ?
Mon Master était très théorique, très dans les différentes formules, apprendre les différents concepts, parfois peut-être un petit peu en retard à la réalité du terrain par rapport à ce qu'on voyait et très orienté effectivement aux recherches, peut-être même un peu trop. C'est-à-dire que si on ne faisait pas de thèse à la fin du Master, ça restait quand même un peu compliqué pour trouver du travail, sachant que je suis sorti en 2024, donc c'était un peu difficile. Alors que la partie data, c'est quelque chose qui est plus orienté métier aujourd'hui, qui a une plus grande réalité du terrain, qui est quand même très demandée. Et ça, ce n'est pas quelque chose que j'ai vu du tout dans mon Master, donc j'avais vraiment besoin de faire ça.
Pourquoi as-tu choisi Artefact School of Data ?
J'avais fait un benchmark sur toutes les... une bonne partie, je ne dirais pas toute, parce que je n'ai pas la prétention d'avoir regardé tout, mais j'avais vu une bonne partie des formations justement en tout ce qui était sur l'intelligence artificielle, sur la création d'intelligence artificielle, et le benchmark m'a ressorti globalement que c'était celle qui avait les meilleures notes et qui avait le plus de visibilité entre guillemets à l'international comme en France. Donc je me suis dit quitte à faire une formation, autant avoir celle qui est poussée par l'une des licornes entre guillemets françaises qui est Artefact. Et d'avoir une école en interne, c'est quand même pas mal. Ça donne du prestige.
Comment décrirais-tu ton expérience au sein de la School of Data ?
Alors très intéressant, très intense. Il y a du boulot. Je pense que c'est une formation de dix semaines, donc il y a énormément de choses qui est appris. On passe tous les jours à des points différents. On n'a pas forcément assez de recul pour comprendre et pour tout appréhender dans le process. Ça va demander énormément de travail en amont et en aval, je pense, pour justement acquérir 100 % des connaissances. Mais c'est très complet, et le projet de fin d'études de deux semaines est vraiment intéressant pour ça, parce que ça nous permet, avec un groupe d'autres personnes qui ont fait la formation, de mettre en place tout le process de A à Z, de la récupération des données jusqu'à la mise en place de la plateforme de l'intelligence artificielle, ce qui est encore une fois très bien sur un CV.
Quelles sont les compétences ou outils que tu as appris ou renforcés pendant la formation ?
Ah, il y en a beaucoup. Après, à renforcer, moi j'étais déjà ingénieur, donc on a pu récupérer quelques connaissances en Python. Pour les personnes qui n'en avaient pas fait, c'est très important d'avoir au moins les bases pour la lecture, parce que le Vibe Coding, c'est bien, mais si on ne comprend pas ce qui se passe, c'est quand même moins intéressant. Et puis après, ça a permis d'utiliser tout ce qui est TensorFlow, tout ce qui est Pytorch, tous les outils, entre guillemets, de création de modèles d'intelligence artificielle, comment les récupérer, comment les entraîner, et comment les mettre en place sur des sites, sur des buckets et tout. Donc c'est très transverse, et ça permet de voir à peu près tout le processus du métier du Data Scientifique, depuis la prise des données jusqu'à la mise en place sur Internet. Donc oui, faire la liste de tout ce qu'on a appris, ça risque d'être un peu long. De toute façon, il suffit de regarder la documentation de la formation pour trouver ce qu'il y a.
Peux-tu nous parler d'un projet que tu as réalisé pendant le bootcamp ?
Je vais parler principalement du projet de fin d'étude, parce que je pense que c'est le plus complet. Là, on est en train de travailler justement sur la mise en place de la détection et la classification des plantes aromatiques par photo. Donc c'est de la computer vision. Donc on part de données qu'on a scrapées et qu'on a récupérées sur Internet. On entraîne un modèle qui est à partir du ResNet15, et qui nous permet de savoir si la plante, c'est plutôt du basilic, du romarin, etc. Sachant qu'on ne part de rien. Donc c'est quand même très intéressant, et c'est cool de se dire qu'on a réussi à faire ça.
Comment décrirais-tu la pédagogie chez Artefact School of Data ?
On est très encadrés, mais on est quand même libres. Le matin, on a les cours. L'après-midi, on a énormément de mise en place, de TP, entre guillemets, de travaux pratiques. Donc ce qui nous permet de tester ce qu'on voit le matin, de mettre en place ça. Quelques fois, ce n'est pas forcément suffisant, donc on continue à travailler de son côté. Mais je trouve que c'est une bonne manière de faire les choses pour éviter justement la surcharge d'être tout le temps en amphi, d'être tout le temps en cours, avec énormément, énormément, énormément de cours, sans mise en place, ni mise en pratique. Donc ça, c'est vraiment bien. Puis la proximité avec les profs que sont Aloys et Paul, c'est vraiment super cool, parce que du coup, on peut leur poser des questions, ils sont quasiment tout le temps présents. Donc ça donne l'impression qu'on est plus avec des collègues qu'avec des profs qui se la pètent un petit peu comme dans certaines formations.
Que dirais-tu à quelqu'un qui envisage de suivre cette formation ?
Déjà, réviser un petit peu ce que c'est Python, ça peut être très intéressant, parce que ça va assez vite. Si tu n'as pas du tout de connaissances, j'en ai vu quelques-uns justement prendre un peu de recul et de retard peut-être sur ce point-là. Et puis après, d'être dispo pour les deux dernières semaines, parce que je pense que le projet, c'est vraiment l'un des trucs les plus importants. Voilà, puis d'être prêt, bien reposé, parce que mine de rien, c'est intense.
La School of Data en un mot ?
Très intéressant. Vraiment, la formation est complète, mais bonne ambiance. Et puis, si on aime le sport, il y a même de l'escalade, donc c'est plutôt cool.
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