Le machine learning automatisé va-t-il remplacer le data scientist ?

"DataRobot, Google AutoML, H2O.ai... Les solutions d'automated machine learning se multiplient depuis quelques années. Leur ambition ? Automatiser la création de modèles d'apprentissage.
Nouveau buzzword de l'IA, l'automated machine learning (auto ML) promet comme son nom l'indique d'automatiser la création de modèles d'apprentissage. Ces dernières années, de nombreux acteurs se sont lancés à l'assaut de ce nouveau Far West. En 2012, les pure player DataRobot et H2O.ai s ouvrent la route. Google leur emboîte le pas en 2018 en lançant son service cloud AutoML. En 2019, c'est au tour de Microsoft avec Azure ML, et d'AWS avec Sagemaker Autopilot. En parallèle, des studios de data science entrent dans la danse en intégrant cette dimension à leur offre. C'est le cas du français Dataiku, de l'allemand Knime ou de l'américain Rapidminer (lire le comparatif des outils d'automated machine learning). Ces solutions peuvent-elles prétendre remplacer le travail du data scientist ? Evidemment en partie, mais pour l'heure elles sont avant tout considérées comme des outils susceptibles d'assister le scientifique de la donnée dans la mise en œuvre de ses projets..." Lire la suite