DATAROCKSTARS

Devenir Analyste SOC

Alexandre Besneux — Tue, 14 Feb 2023 13:18:23 +0000

Vous souhaitez devenir un analyste SOC ? Alors DATAROCKSTARS est l’endroit idéal pour vous ! Nous proposons des formations complètes et des programmes bootcamp qui vous permettront d’analyser des données et de devenir un analyste en cybersécurité. Nos programmes sont spécifiquement conçus pour vous aider à développer les compétences et les connaissances nécessaires pour exceller dans ce domaine. Contactez-nous dès aujourd’hui pour en savoir plus sur nos options de programme !

Qu’est-ce qu’un analyste SOC et que fait-il au quotidien ?

Un analyste SOC joue un rôle crucial dans la sécurité des données. Un analyste du centre des opérations de sécurité (SOC) surveille et répond aux menaces de sécurité et gère l’infrastructure des données. Chaque jour, un analyste SOC commence généralement par suivre les erreurs ou les vulnérabilités connues détectées dans le système informatique et utilise l’analyse des journaux pour détecter toute activité anormale. L’analyste travaille avec plusieurs parties prenantes et du personnel technique pour enquêter sur les incidents potentiels et élaborer des plans pour y répondre.

Le rôle actif de l’analyste SOC comprend également la recherche de menaces potentielles dans les périphériques réseau, les journaux de serveurs, les systèmes de détection d’intrusion, les logiciels de sécurité des points de terminaison, les pare-feu, les bases de données, etc. Ils doivent également être proactifs en testant l’architecture actuelle du réseau pour détecter toute faille ou déficience qui pourrait conduire à une brèche à l’avenir. En plus de ces activités de sécurité régulières, un analyste SOC doit se tenir au courant des tendances actuelles et des meilleures pratiques en matière de cybersécurité afin de pouvoir repérer rapidement les menaces émergentes avant qu’elles n’aient le temps de causer des dommages.

Comment devenir un analyste SOC : les étapes et les conditions requises

Une carrière d’analyste de centre d’opérations de sécurité (SOC) peut être une voie gratifiante et lucrative pour les personnes qui s’intéressent à la sécurité informatique. Pour s’engager dans cette voie, certaines étapes et exigences doivent être respectées. Tout d’abord, les candidats doivent obtenir un diplôme de premier cycle en cybersécurité ou dans un domaine connexe. Une expérience pratique est également essentielle pour que les aspirants analystes SOC puissent développer leurs compétences techniques ; des certifications industrielles telles que Security+ de CompTIA ou CCNA de Cisco peuvent être utiles à cet égard.

Les compétences générales, telles que la communication écrite, sont inestimables dans ce rôle. Une expérience professionnelle antérieure ou des stages dans des domaines tels que le service à la clientèle sont donc précieux. Enfin, une compréhension des principes fondamentaux de l’analyse du trafic réseau et des langages de programmation comme Python sera utile aux analystes potentiels. Avec tous ces éléments combinés, toute personne peut devenir bien équipée pour poursuivre une carrière d’analyste SOC.

Les différents types d’analystes SOC : lequel vous convient le mieux ?

En tant qu’analyste de centre d’opérations de sécurité (SOC), il est primordial de disposer des compétences nécessaires pour accomplir le travail. Selon les besoins de votre organisation, il existe quatre types d’analystes SOC à considérer : la data analyst, l’analyste de logiciels malveillants, l’ingénieur en sécurité réseau et l’ingénieur en détection/analyse d’intrusion (IDA).

Les data analyst ont une expertise en gestion des données et en analyse prédictive ;
les analystes de logiciels malveillants connaissent les tactiques des logiciels malveillants ;
les ingénieurs en sécurité des réseaux peuvent évaluer les vulnérabilités de l’infrastructure du réseau ;
et les ingénieurs IDA étudient les modèles liés aux comportements suspects sur vos systèmes.

Pour savoir quel rôle vous convient le mieux, il faut répondre à des questions telles que : De quel type d’environnement ai-je besoin ? Quelles analyses correspondent à mon niveau d’expérience ? Mon organisation possède-t-elle les outils nécessaires à la réalisation de ces analyses ? Toutes ces considérations doivent entrer en ligne de compte pour prendre une décision éclairée sur la meilleure façon d’utiliser les ressources d’analyse.

Les avantages du métier d’analyste SOC : satisfaction au travail, salaire, potentiel d’évolution de carrière

Une carrière dans le domaine de l’analyse des opérations de sécurité (SOC) offre de nombreux avantages, au premier rang desquels la satisfaction professionnelle. Travaillant en première ligne pour détecter les menaces et y répondre, les analystes SOC auront la certitude que leur travail contribue à prévenir les cyberattaques. Ce type de satisfaction professionnelle ne peut être sous-estimé lorsqu’on mesure le potentiel de réussite à long terme dans cette profession. En outre, les emplois d’analyste des opérations de sécurité offrent des salaires compétitifs et des possibilités d’avancement en raison de la demande croissante pour ce type de travail spécialisé. La trajectoire d’un individu dans ce domaine peut mener à des rôles de gestion ou de consultant avec une formation et des connaissances supplémentaires. Dans l’ensemble, devenir un analyste SOC offre de nombreux avantages financiers, un sentiment d’importance et des possibilités d’évolution.

Si vous êtes à la recherche d’une carrière passionnante et stimulante, avec une bonne satisfaction professionnelle, un bon salaire et un bon potentiel de croissance, devenir analyste d’entreprise pourrait être le bon choix pour vous. Avec les bonnes compétences et qualifications, vous pouvez devenir un atout précieux pour toute organisation, grande ou petite. La forte demande d’analystes SOC influe sur leurs salaires, qui sont d’environ 4 000 € par mois en moyenne en France. Chez DATAROCKSTARS, nous apprécions nos analystes commerciaux et les contributions qu’ils apportent à notre entreprise. Si vous avez ce qu’il faut pour devenir un analyste SOC dans notre équipe, nous voulons vous entendre !

Vous souhaitez vous former au Big Data ? Retrouvez les formations Data Full Stack et Data Analyst qui vous forment aux métiers de Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer et AI Scientist.

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Les formations data

Alexandre Besneux — Tue, 14 Feb 2023 13:12:20 +0000

Les prochaines années seront le théâtre du foisonnement des entreprises data-driven ou qui font des données une matière première de base. Les activités data évoluent et nécessitent la disposition d’une équipe data complète. Certains métiers data seront toujours au cœur des besoins. Mais on verra aussi l’apparition et le développement d’autres domaines d’activités liés à la Big data. Voici une petite revue des emplois data prometteurs.

Les métiers data phares

Dans ces prémices de la Big data, les premiers métiers destinés à la gestion et au traitement des données massives et visant à leur donner de la consistance sont toujours les stars dans cet écosystème. Tout tourne autour du traitement data, en amont et en aval.

Les métiers liés au traitement data

En matière de traitement de données, il est important de mettre en place un environnement numérique et informatique adapté. Les activités correspondantes sont tenues par des experts en structure data.

Le data miner scrute les différentes sources de données internes et externes à l’entreprise, pour répertorier les éléments utiles pour son entreprise à l’aide d’outils statistiques entre autres. Il mettra cela à la disposition des agents et responsables de traitement de la data, ou directement aux décideurs.
Le data architect est celui qui conceptualise ou contribue à la conception d’une structure d’organisation du traitement et de l’exploitation des données. Il initie l’élaboration d’infrastructures améliorées de collecte, d’archivage et d’exploitation de la data. Il conçoit des améliorations aux modélisations par rapport aux enjeux des métiers, et pour faciliter le recoupement ou la synthèse des données à traiter. C’est un métier data clé dans un contexte du développement du Cloud.
Le data engineer est chargée de relayer le data architect dans la réalisation et le développement de l’infrastructure data. Il prend aussi en main la maintenance et l’amélioration de celle-ci, contribue au dispositif de sécurité, supervise le traitement des données et contrôle leur qualité, etc. Il dispose aussi d’un rôle crucial en matière de traitement des données, notamment le suivi et le monitorage des flux de data.

Les métiers data phares

Les principaux métiers de traitement data sont sans doute les plus connus dans le microcosme data.

Le data analyst se charge du traitement des données issues des travaux du data miner ou de sources à disposition de l’entreprise. Il va donner un sens aux données et en extraire des éléments utiles pour la stratégie de développement et de croissance de l’entreprise.
Le data scientist a aussi un rôle analytique face à la disposition de données massives et non structurées. Il valorise les données qu’il a traitées et extraites, pour les utiliser dans la conception de la bonne stratégie.

Les métiers de la sécurité data et de l’exploitation

Dans un contexte global d’utilisation d’espaces virtuels de stockage et de travail data comme le Cloud, les parties prenantes dans la sécurité et l’exploitation des données ont leur identité professionnelle propre. On peut citer :

L’analyste cybersécurité prend en main la préservation des structures data mises en place, ainsi que de l’intégrité et de la confidentialité des données. Plusieurs actions lui incombent : surveillance et contrôle des systèmes d’information, détection et identification d’incidents de sécurité, mise en place de mesures de protection, etc.
Le dataviz consultant est un expert en data visualization dont le travail vise à optimiser la présentation des données extraites, en vue de les rendre plus accessibles aux décideurs ou des acteurs sans expertise data.

Les nouveaux métiers data

Le monde de la data dans son aspect professionnel est sans cesse en expansion. De nouveaux acteurs prennent régulièrement place au sein des équipes data.

Métiers data d’encadrement

De manière générale, les postes d’encadrement ou de direction dans un dispositif de traitement de données sont assez nouveaux. Ouverts même seulement après quelques formations up-skilling, ils sont la preuve que le monde professionnel de la data est largement favorable aux évolutions de carrière.

Le chief data officer se charge de créer un environnement ou une structure favorable aux métiers data, s’assure de la qualité et de la pertinence des données, tout en favorisant l’accès des décideurs et d’autres acteurs. Dans le cadre de son travail, il se charge de trouver et mettre en place tous les outils nécessaires aux analyses data après traitement.
Le data protection officer veille globalement à la conformité du processus data au RGPD ou Règlement Général sur la Protection des Données. Il informe et conseille les acteurs et les décideurs, tout en contrôlant la gestion des données sensibles.

Les métiers d’optimisation data

A côté du data analyst, du data scientist, du data engineer ou encore de l’analyste cybersécurité, de nouveaux métiers censés améliorer le traitement et la gestion des données surgissent le long des évolutions de la data et des technologies de l’information. On peut citer quelques-uns comme : le Data steward, l’ingénieur DataOps, etc.

Comment apprendre un métier data prometteur ?

Les métiers data se sont généralement créés au sein même des entreprises data-driven. Les cursus classiques dans les universités et autres centres de formations universitaires touchant à la data sont ainsi rares. La formation data dans les centres spécialisés est pratiquement la seule ou principale solution d’apprentissage ou de perfectionnement dans ce domaine.

Des centres de formation data comme Datarockstars se spécialisent particulièrement dans l’apprentissage métier. À l’issue de différentes formations de tous niveaux, des formations immersives et des formations en bootcamps, les étudiants, chercheurs d’emplois comme les salariés pourront maîtriser toutes les théories et pratiques correspondant au métier de data analyst, de data engineer, de chief data officer, etc.

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Pourquoi se reconvertir en tant que Data Analyst

Alexandre Besneux — Wed, 01 Feb 2023 09:48:19 +0000

Les analystes de données ont la possibilité de faire une différence dans le monde en fournissant de meilleures solutions aux entreprises. L’analyse de données fait désormais partie intégrante du processus de transformation numérique que de nombreuses entreprises subissent ou mettent en œuvre. Chez DATAROCKSTARS, nous aidons tous ceux qui veulent lancer une carrière dans le domaine du data analysis en leur proposant un bootcamp data analyst qui va leur permettre d’exercer le métier de data analyst.

Une reconversion en tant qu’analyste de données est une évolution de carrière incroyable pour votre CV ou votre recherche d’emploi

Avec de plus en plus de données disponibles, il est important que les gens fassent les bons choix de carrière. L’une des meilleures décisions que l’on puisse prendre est de changer de carrière pour devenir Data Analyst.

Les analystes de données sont très demandés par des entreprises comme Amazon, Facebook et Uber qui les embauchent en masse. Toutes les entreprises dans presque tous les secteurs d’activité sont également à la recherche de Data Analyst. La demande d’analystes de données n’a cessé d’augmenter au cours des dernières années et cette tendance se poursuivra dans les années à venir.

Les analystes de données peuvent utiliser leurs compétences pour améliorer les opérations commerciales, augmenter les revenus et élargir leurs opportunités de carrière. C’est un moment idéal pour tous ceux qui recherchent un changement ou qui débutent dans leur carrière et qui souhaitent travailler avec des chiffres.

Data Analyst : un métier intéressant

Les analystes de données sont le pont entre les affaires et la technologie. Ils aident les entreprises à donner un sens à leurs données et à les transformer en informations pouvant être utilisées pour créer de la valeur pour leurs parties prenantes.

Les Data Analyst sont également responsables de la collecte, du nettoyage et de la transformation des données en informations utilisables. Ils travaillent avec une large gamme d’outils tels que des feuilles de calcul, des bases de données et des API pour fournir des solutions de Business Intelligence (BI).

Les analystes de données sont très demandés. Ils sont nécessaires pour aider les entreprises à donner un sens aux données qu’elles collectent et à les utiliser à leur avantage.

Les Data Analyst peuvent être employés dans de nombreuses industries différentes, mais le plus souvent par de grandes entreprises et des organisations gouvernementales. Ils travaillent avec une variété d’outils logiciels comme Excel, SQL, Tableau et R pour analyser des ensembles de données et fournir des informations qui aident à la prise de décision.

Le salaire moyen d’un data scientist varie entre 100 000 euros et 160 000 euros. Ce n’est pas qu’une question d’argent, il s’agit de la possibilité de travailler avec des technologies de pointe et d’acquérir de nouvelles compétences et de faire ce qui vous passionne.

De quelles compétences avez-vous besoin pour travailler en tant qu’analyste de données ?

Les analystes de données aident les entreprises à comprendre leurs tendances de marché actuelles et futures. Ils sont responsables de la collecte, de l’analyse et de la présentation des données pour les décisions commerciales.

Pour être un bon analyste de données, vous devez avoir les compétences suivantes :

– Compétences en analyse de données : cela inclut la capacité d’utiliser des requêtes SQL, R, Python ou SAS.

– Compétences en modélisation de données : cela inclut la capacité de créer des modèles prédictifs à l’aide de SAS ou de R.

– Compétences en analyse commerciale : cela comprend la compréhension du fonctionnement des affaires et la capacité de communiquer avec d’autres équipes de votre entreprise.

Quelle formation suivre pour se reconvertir à la data analysis ?

Les analystes de données doivent avoir un certain niveau d’expertise pour pouvoir comprendre le contexte et donner un sens aux informations qu’ils examinent. Il existe plusieurs façons pour les débutants de commencer l’analyse de données, comme suivre un cours en ligne ou s’inscrire dans une université.

Formation universitaire

Pour acquérir les compétences nécessaires pour devenir data analyst, s’inscrire dans un cursus universitaire est la voie la plus traditionnelle. À l’issue de votre cursus, vous pourrez obtenir un diplôme de master en data analysis ou d’un master en data science. Cependant, devant le grand nombre de master proposés, on peut avoir du mal à s’y retrouver. Le problème avec les formations universitaires c’est qu’elles sont parfois très longues et très théoriques et éloignées du monde professionnel et pas vraiment à jour.

Formation data en ligne

Une formation en ligne est souvent bien plus rapide qu’une formation dans une école d’ingénieur ou une université. Les formations en ligne sont aussi souvent plus à jour sur les nouvelles technologies et permettent de devenir plus performant. Le bootcamp Data analyst de DATAROCKSTARS par exemple, vous permet d’acquérir en peu de temps toutes les compétences nécessaires pour exercer le métier de Data Analyst.

Vous aurez l’opportunité d’apprendre avec des professionnels hautement qualifiés qui ont passé des années à acquérir des compétences très demandées comme le codage SQL et Python.

De plus, en vous formant à la data analysis chez DATAROCKSTARS vous pouvez également apprendre à votre rythme et bénéficier d’un suivi personnalisé de la part de nos professeurs.

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Devenir Data Engineer avec DATAROCKSTARS

Alexandre Besneux — Wed, 01 Feb 2023 09:43:42 +0000

L’ingénierie des données est une carrière qui combine le développement de logiciels et la science des données. Le travail peut être effectué dans différents domaines tels que le commerce électronique, la finance, la santé, la fabrication ou autre. Le data engineering fait partie des nombreux métiers générés par l’exploitation du Big data. Chez DATAROCKSTARS, nous proposons diverses formations data pour devenir data science, data scientist, data engineer, ai scientist, analyst cybersécurité, etc. Pour maîtriser les bases des différents métiers du big data et surtout ceux du data engineering, nous avons mis en place un bootcamp data full stack.

Formation DATAROCKSTARS : une logique de formation renversée

En général, une personne étudie ou se forme avant de se lancer dans la recherche d’emploi. Chez DATAROCKSTARS, nous essayons de faire l’inverse en mettant en relation nos étudiants et futurs étudiants avec des entreprises pour leur permettre de se faire embaucher avant même leur entrée en formation. De plus, ce système permet à ces étudiants d’obtenir le financement total des neuf semaines de formation pour devenir Data Engineer chez DATAROCKSTARS.

Nous recevons chaque semaine de nombreux candidats au bootcamp data full stack de neuf semaines. Ce sont souvent des futurs développeurs à la recherche d’un emploi en tant que salariés et qui espèrent décrocher un poste à la fin de leur formation. Nos alumnis ont l’opportunité de travailler dans de nombreux secteurs comme le développement web, la gestion de produit, le marketing et bien d’autres encore. Le plus grand obstacle sur la route des jeunes à la qui veulent faire carrière dans le big data ou les personnes qui veulent y faire une reconversion professionnelle c’est souvent le coût de la formation. En effet, ce dernier peut être particulièrement élevé.

Suivre une formation en data engineering avec DATAROCKSTARS grâce aux POEI

En toute honnêteté, il nous a été particulièrement difficile de trouver une solution pour permettre au plus grand nombre de personnes possible d’accéder à la formation data. Nous avons également cherché le moyen d’assurer l’insertion professionnelle des personnes qui auront suivi notre formation. Après de longues investigations, nous avons finalement découvert chez Pôle Emploi les POEI ou Préparation Opérationnelle à l’Emploi Individualisée.

Comment accéder à cette offre ?

Pour pouvoir bénéficier de cette offre, vous devrez passer par une sélection :

D’abord vous devrez rencontrer l’équipe de DATAROCKSTARS pour un entretien de sélection et une série de tests techniques.

Si votre candidature est retenue, vous serez pré-positionné sur des annonces d’entreprises sur notre réseau. Ensuite, nous transmettons votre candidature aux entreprises.

Là, la décision revient aux entreprises de vous rencontrer ou non. Si une entreprise vous sélectionne, vous devrez passer un ou plusieurs entretiens de sélection avec cette dernière. Enfin, si l’entreprise décide de vous embaucher, vous signez un CDI ou un CDD supérieur à un an avec une entrée en poste prévue à votre sortie de formation.

Après signature d’un contrat avec une entreprise, vous obtenez le financement total de votre formation auprès de DATAROCKSTARS. Le coût de votre formation est assuré par Pôle Emploi et par l’Organisme Paritaire Collecteur Agréé de l’entreprise qui vous a recruté.

Le procédé vous semble compliqué ? Pas de panique, il vous suffit de candidater et d’assurer pendant les entretiens. Nous nous occupons de toutes les démarches administratives.

Une chose très importante pour pouvoir prétendre au dispositif POEI c’est d’être inscrit à Pôle Emploi. Si c’est votre cas et que vous êtes à la recherche d’un emploi dans le secteur du numérique, n’hésitez pas à candidater. Nous ne vous garantissons pas forcément que chaque candidature aboutisse. Cependant nous nous engageons à faire notre possible pour vous aider à obtenir le financement de votre formation et que cette dernière débouche sur un emploi. Vous pouvez également financer votre formation data chez DATAROCKSTARS grâce à votre compte CPF.

Compétences et attributions d’un Data Engineer

Les ingénieurs de données sont chargés de concevoir et de construire des systèmes de données évolutifs et robustes. Ils ont un large éventail de compétences — ils peuvent être des experts en langages de programmation comme Python ou R, ils peuvent utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire les tendances, ils ont également de l’expérience avec des bases de données comme Hadoop ou MongoDB.

Les scientifiques des données sont ceux qui appliquent les processus d’ingénierie des données pour générer des informations à partir de grands ensembles de données. Ils utilisent l’analyse prédictive pour donner un sens aux ensembles de données volumineuses et créer des modèles pour les décisions commerciales. Les scientifiques des données doivent être capables de réfléchir de manière créative à la manière dont leurs modèles fonctionnent avec les variables d’entrée afin de produire des résultats précis. L’Exploration de données fait également partie des attributions d’un Data Engineer. Elle peut être utilisée à de nombreuses fins, y compris l’identification des tendances et des opportunités de marketing.

Salaire d’un Data Engineer

Selon les statistiques, un Data Engineer peut toucher entre 40 000 euros à 60 000 euros par an. Le salaire varie en fonction de votre expérience, mais aussi de l’importance et de l’envergure de l’entreprise qui vous a engagé. Cependant, on peut dire que les salaires de tous les métiers liés au Big Data sont très attractifs et permettent tous d’avoir une vie aisée.

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POEI DATAROCKSTARS

Alexandre Besneux — Tue, 17 Jan 2023 09:19:21 +0000

Le cursus classique consiste à aller à l’école, puis à l’université ou en formation avant de procéder à la recherche d’emploi. DATAROCKSTARS tente pourtant d’inverser ce processus. Comment ? En mettant en relation les futurs apprenants avec des entreprises. Ainsi, ils peuvent signer un contrat avant même l’entrée en formation. Grâce à ce procédé, les étudiants bénéficient d’un financement de l’ensemble des cours au sein de l’établissement. Vous désirez en savoir plus sur le sujet ? Nous faisons le point dessus à travers ces quelques lignes.

Contextualisation du POEI DATAROCKSTARS

Les candidats aux formations des métiers data et de l’intelligence artificielle au sein de nos locaux sont nombreux. Ceux-ci souhaitent exercer en tant que data analyste, data scientist, data engineer ; analyste soc ou encore spécialiste en cybersécurité. En effet, ce secteur est particulièrement porteur depuis le boom du data au sein des entreprises. En général, ces futurs professionnels du traitement de données espèrent trouver un emploi dès leur sortie de formation. Certes, en faisant confiance à notre encadrement et à la qualité de notre formation, les apprenants ne rencontrent généralement pas d’obstacle dans leur recherche d’emploi salarié à l’issue de la formation DATAROCKSTARS. Cependant, il existe tout de même quelques contraintes, notamment le coût relativement élevé des formations. En effet, les frais peuvent parfois s’élever à près de 5000 euros, ce qui n’est pas donné à tout le monde.

A propos des POEI DATAROCKSTARS

Face à cette contrainte et en vue d’éliminer toute incertitude en ce qui concerne la recherche d’emploi des apprenants à l’issu de leur formation, nous nous sommes posé la question : quelle solution pouvons-nous apporter ? Le but est d’ouvrir la formation à tout le monde tout en garantissant leur insertion professionnelle une fois que compétences acquises. Après mûre réflexion et avec l’aide de Pôle Emploi, nous avons opté pour un dispositif qui s’avère intéressant : POEI. Il s’agit d’une Préparation Professionnelle à l’Emploi Individualisée. Comment se déroule la POEI ?

Si un individu souhaite obtenir un emploi dans le domaine de la data, il est invité à rencontrer l’équipe de DATAROCKSTARS en vue de passer un entretien de sélection et quelques tests techniques. Si le candidat est retenu, il est positionné sur des annonces d’entreprises faisant partie de notre réseau. Nous nous chargeons de transmettre la candidature aux entreprises de notre liste. Ensuite, si l’entreprise souhaite rencontrer l’individu, celui-ci passe les entretiens nécessaires dans le cadre de son processus d’embauche. Suite à cela, dans le cas où la réponse est positive, le candidat signe son contrat de travail. Cela peut être un CDI ou un CDD de plus de 12 mois ; la prise de poste est généralement prévue dès la sortie de formation.

Une fois le contrat de travail signé, on lui octroie le financement total de sa formation au sein de DATAROCKSTARS. Ce financement provient de Pôle Emploi et de l’Organisme Paritaire Collecteur Agréé de l’entreprise prévue pour recruter le futur apprenant. Évidemment, les démarches administratives nécessaires sont donc assurées par DATAROCKSTARS, car la POEI, dans ce cas, est structurée par l’établissement. De ce fait, l’entreprise et le candidat ont juste à suivre le mouvement.

La POEI DATAROCKSTARS dans la pratique

En théorie, la POEI semble utopique. Or, ce dispositif est bel et bien réel et des candidats ont déjà signé leur contrat ce mois-ci lors de la POEI du 5 au 9 décembre. Ceux-ci vont intégrer la formation en vue d’exercer dans le domaine du traitement de données en entreprise. A l’issue de leur formation, ces candidats vont rejoindre une entreprise où ils pourront mettre en pratique leurs acquis au cours de leur cursus.

Au cours de la formation, chaque apprenant réalise des projets d’extraction et de collecte de données, de déploiement d’applications web dédiées, mais aussi de production de modèles. Les cours sont encadrés par un spécialiste de la data et se font selon les disponibilités de l’étudiant. En effet, ce dernier peut moduler ses cours et les suivre en présentiel et/ou à distance. Il peut même choisir entre un programme de formation à temps partiel ou à temps plein. Une formation data full stack inclut évidemment des matières basiques comme les modèles d’intelligence artificielle ou les algorithmes. Mais on retrouve aussi des matières plus spécifiques en fonction de la profession data ciblée.

Une fois la formation terminée, les apprenants retenus dans le cadre de la POEI vont directement rejoindre l’entreprise dans laquelle ils vont appliquer leurs acquis. Ils peuvent, par exemple, exercer en tant que :

Data scientist fullstack : Le métier consiste à développer des modèles d’Intelligence Artificielle ou à déployer sur le Cloud au sein de l’entreprise qui recrute.
Machine learning engineer : Le métier du data et de l’intelligence artificielle nécessite des connaissances assez poussées en modélisation. Ainsi, au sein de l’entreprise, l’apprenant peut déployer tous les modèles sur le Cloud en vue de les rendre accessibles aux collaborateurs concernés.
Senior data analyste : le métier consiste à modéliser en Python et à utiliser les outils de Data Collection. L’apprenant doit être en mesure de créer des outils de reporting dans le cadre d’une bonne prise de décisions business.

Outre ceux-ci, les métiers de la data sont nombreux et sont accessibles via les formations dans le cadre de la POEI.

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Se former au métier d’analyste cybersécurité en suivant la formation DATAROCKSTARS

Alexandre Besneux — Tue, 17 Jan 2023 09:14:57 +0000

De nos jours, il est devenu essentiel pour les professionnels de s’inquiéter de la cybersécurité. C’est le cas en raison de la quantité de données importantes d’entreprises qui circulent via le web, mais également l’augmentation des interfaces virtuelles. Ainsi, les personnes avec des formations analyste cybersécurité sont de plus en plus recherchées dans le milieu du travail. Si vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, l’article suivant est fait pour vous.

Mieux comprendre le métier d’analyste en cybersécurité

Un analyste en cybersécurité est un professionnel chargé de protéger les réseaux et les systèmes informatiques d’une entreprise contre les attaques et les violations de la sécurité. Cela peut inclure des actions hautement spécifiques, dont :

La surveillance des réseaux pour détecter les menaces potentielles
L’analyse des données de sécurité pour identifier les failles de sécurité
La mise en place de mesures de sécurité pour protéger les données sensibles
La gestion des incidents de sécurité lorsqu’ils se produisent

Les analystes en cybersécurité travaillent souvent en étroite collaboration avec d’autres professionnels de la sécurité informatique, tels que les ingénieurs en sécurité et les administrateurs de réseaux, pour assurer la protection des systèmes informatiques de l’entreprise.

Un audit de vos systèmes de protection par un analyste en cybersécurité

Un audit en cybersécurité peut être d’une grande aide pour s’assurer que vous soyez bien protégés sur ce plan. Un analyste en cybersécurité peut effectuer un audit en utilisant une variété d’outils et de techniques pour évaluer les niveaux de sécurité d’un système informatique. Cela peut inclure des évaluations manuelles des politiques et des procédures de sécurité de l’entreprise.

Il peut aussi procéder via l’utilisation d’outils automatisés pour scanner les réseaux et les systèmes pour détecter les vulnérabilités potentielles. L’analyste peut également effectuer des tests d’intrusion pour simuler des attaques et évaluer la capacité du système à les détecter et à y répondre. Une fois l’audit terminé, l’analyste rédige un rapport détaillé qui présente les résultats de l’évaluation et fournit des recommandations pour renforcer la sécurité du système.

Apprendre les bonnes pratiques aux employés de l’entreprise

Un analyste en cybersécurité peut enseigner aux membres d’une entreprise les bonnes pratiques en matière de sécurité informatique en organisant des sessions de formation ou en fournissant des guides et des ressources en ligne. Ces sessions de formation peuvent couvrir des sujets tels que la sécurité des mots de passe, les meilleures pratiques pour éviter les pièces jointes dangereuses dans les e-mails, ou autre.

En outre, l’analyste peut également sensibiliser les membres de l’entreprise aux dernières menaces en matière de cybersécurité et leur fournir des conseils sur la façon de les gérer en cas d’incident. Enfin, l’analyste peut également collaborer avec les responsables de l’entreprise pour mettre en place des politiques et des procédures de sécurité pour protéger les données sensibles et les systèmes informatiques de l’entreprise.

Suivre un bootcamp pour devenir analyste en cybersécurité

Un bootcamp pour devenir analyste en cybersécurité peut offrir de nombreux avantages, notamment, les bootcamps en cybersécurité sont conçus pour fournir aux participants une formation intensive et axée sur la pratique, ce qui leur permet d’acquérir rapidement les compétences et les connaissances nécessaires pour travailler dans le domaine de la cybersécurité.

Ensuite, ceux-ci sont généralement enseignés par des professionnels expérimentés dans le domaine de la cybersécurité, ce qui permet aux participants de bénéficier de leur expertise et de leur savoir-faire. Ce type de bootcamp offre souvent des occasions de réseautage avec d’autres professionnels de la cybersécurité.

Cela ne peut être que bénéfique pour établir des contacts et développer des relations professionnelles utiles pour l’avenir. Par ailleurs, le domaine de la cybersécurité est en constante croissance, et suivre un bootcamp en cybersécurité peut offrir l’opportunité de se perfectionner dans un domaine en demande et porteur d’avenir.

DATAROCKSTARS pour votre formation en cybersécurité

La plateforme Datarockstars se compte parmi les plateformes vers lesquelles vous pouvez vous tourner pour ce qui est d’une formation bootcamp cybersécurité. Les formations disponibles sont fortement variées hormis le bootcamp analyste cybersécurité, comme le bootcamp en data analysis et devops, et bien plus encore. DATAROCKSTARS se dote d’une forte expérience dans le domaine, et se démarque même comme étant un des précurseurs de cela en France et dans les pays voisins. Les cursus sont pensés de façon à apporter des compétences hautement utiles et pratiques pour bien se lancer dans ce domaine.

Ensuite, vous avez aussi la chance de participer à un des nombreux bootcamps pour la cybersécurité. Le tout vous permet d’acquérir des connaissances théoriques dans un premier temps, puis de faire une application de celles-ci dans un second temps. L’intérêt est double, car non seulement vous apprenez les bases du métier, mais aussi, vous gagnez un début d’expérience.

Les situations auxquelles on vous expose pour ce type de bootcamp sont fortement similaires à ce que vous rencontreriez dans le monde réel. Par ailleurs, Datarockstars fait partie des plateformes qui possèdent de nombreuses connexions avec des professionnels divers dans le milieu. Ainsi, vous aurez de grandes chances de directement atterrir dans un métier en relation avec cela. DATAROCKSTARS s’assure de bien choisir ses collaborateurs afin de fournir un maximum de satisfaction sur ce plan. Ainsi, ne tardez pas plus longtemps pour profiter des formations en cybersécurité proposées par la plateforme.

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La Data Science : Les points clés d’une formation réussie

Alexandre Besneux — Mon, 21 Nov 2022 13:32:52 +0000

Vous recherchez un emploi dans l’IT, le domaine de la data science ou de l’IA, mais vos compétences en ces matières sont...

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Cloud hybride : opter pour une solution moderne d’analyse de données

Alexandre Besneux — Fri, 21 Oct 2022 08:07:28 +0000

Une démarche incontournable pour les entreprises innovantes

Il s’agit effectivement d’une possibilité que les entreprises devraient étudier sérieusement pour rester compétitives par rapport aux leaders dans leur secteur respectif. En effet, cette approche stratégique leur offre l’opportunité de développer une solution résolument moderne en vue d’optimiser leur système d’analyse de Data. Pour ce faire, elles peuvent migrer leurs données vers un environnement qui permet de combiner à la fois l’intégration sur site et dans le Cloud. Pour mieux appréhender les spécificités du Cloud hybride, vous découvrirez au fil de cette rubrique des détails essentiels concernant ses différents avantages.

Particularités

Il est effectivement indispensable de connaître les caractéristiques du système hybride, pour mieux distinguer ses différences majeures comparées aux solutions qui font recours exclusivement à l’hébergement sur Cloud. Dans la pratique, cette alternative répond en réalité au principe multi-cloud qui est devenu une tendance pour satisfaire les besoins des entreprises en matière d’analyse de données.

Le Cloud hybride représente réellement une démarche prioritaire pour les entreprises innovantes, car cet environnement leur permet à la fois d’allier différentes solutions au sein de leur écosystème intégré. Ainsi, elles n’ont plus l’obligation de choisir entre la conservation de leurs Data sur site ou la migration de certaines charges de travail vers le cloud. De plus, elles ont l’opportunité de tirer parti des avantages respectifs auxquels les utilisateurs peuvent bénéficier, grâce à l’exploitation de ces deux possibilités.

Approches stratégiques

A priori, les grandes entreprises apprécient particulièrement les environnements du Cloud hybride en raison d’une forte élasticité et d’une large flexibilité de ce système. Par ailleurs, au-delà de ces bénéfices tangibles, elles peuvent toujours continuer à profiter des technologies disponibles sur site pour l’analyse de leurs données. Au terme de cette démarche, les entreprises ont la possibilité de recueillir différents paramètres stratégiques, tels que :

Le niveau de performances,
Le total des coûts,
Le degré d’efficacité,
Le seuil d’agilité de l’organisation…

L’ensemble de ces facteurs permettront aux dirigeants d’avoir plus de facilités dans leur processus de prise de décision en leur donnant une meilleure visibilité sur la situation de l’entreprise. En tenant compte de ces critères, ils peuvent choisir de privilégier la migration de leurs Data et d’autres éléments à l’instar de leurs services et de leur application. En effet, il s’agit d’une action essentielle pour éviter de se laisser distancer par les géants dans leur domaine d’activités, afin de réussir à optimiser leur rendement.

Structures spécifiques

Pour réussir la mise en place d’une solution hybride au sein de leur écosystème, les entreprises combinent à la fois les infrastructures dans le Cloud et sur site. Concrètement, cette alternative se distingue des stratégies multi-cloud qui s’appuient principalement sur deux clouds ou plus pour assurer la gestion des tâches. A savoir : stockage de Data, analyse des données, reprise d’activité après sinistre. En effet, le système hybride se base sur l’exploitation des structures ci-après :

service Cloud (public, privé, multi-cloud) ;
entrepôt de données sur site.

Dans cette optique, les environnements du Cloud hybride ont beaucoup évolué, car ils continuent de se multiplier pour mieux satisfaire les attentes des entreprises en termes d’infrastructures. Pour ce faire, les entreprises développent différentes combinaisons en alliant les plateformes traditionnelles à plusieurs clouds publics ou privés spécialement dédiés, sans oublier les solutions sur site.

Avantages

L’appréhension des caractéristiques spécifiques du Cloud hybride vous donne l’occasion de mieux connaître ses particularités comparées au système exclusif sur site. Cependant, cet aperçu peut vous sembler quelque peu insuffisant pour avoir une meilleure perception de ses réels avantages. Pour ce faire, vous découvrirez à travers les lignes qui suivent les essentiels à retenir à ce sujet.

Bénéfices tangibles pour les équipes informatiques et les utilisateurs métier

L’utilisation de ressources de données avec un système d’entreposage de Data sur site permet effectivement aux équipes dédiées de profiter de nombreux avantages. A commencer par un réel gain de flexibilité puisque les entreprises auront l’opportunité d’effectuer la migration de leur charge de travail entre les infrastructures sur site et le Cloud. Et ce, d’une manière très fluide et avec une grande rapidité, pour satisfaire au mieux leurs exigences face à la constante évolution de leur secteur d’activités. Autrement, il serait plus facile de mettre au point dans le Cloud de nouvelles innovations, tout en réduisant les éventuelles perturbations relevées au niveau des systèmes sur site.

Par ailleurs, l’exploitation d’un environnement hybride favorise l’optimisation de l’accès à différents types de Data et offre ainsi aux entreprises la capacité de les analyser dans les meilleurs délais. En effet, la disposition de ces données optimisées constitue un atout non négligeable, car elle permet aux entreprises d’obtenir des informations stratégiques pour leur décision d’orientation.

De même, cette démarche reste indispensable dans la mesure où elle facilite l’élimination des silos de Data, grâce à la disponibilité des données sur site ou dans le Cloud. La combinaison de ces deux solutions constitue réellement pour les entreprises la stratégie idéale, afin d’empêcher la création de ce type de phénomène. Ainsi, chaque membre de l’écosystème a la possibilité de contribuer au bon fonctionnement de l’ensemble sans engendrer des risques de friction. Par conséquent, chacun aura l’avantage d’accéder à des données complètes et intégrées sur l’étendue des activités de l’entreprise.

Accès à une plateforme Cloud moderne

A la base, la modernisation de leur environnement d’analyse de leurs données permet aux entreprises d’optimiser l’accès à de nouvelles informations stratégiques. A ce niveau, le Cloud reste la meilleure alternative pour toute entreprise qui souhaite profiter d’un système de stockage de Data à prix accessible. Dans la même optique, cette solution leur permet de bénéficier d’une plus grande agilité face aux besoins des spécialistes comme les équipes informatiques et les utilisateurs métier.

Autrement, étant donné que les utilisateurs ont la possibilité d’exploiter le même logiciel partout, dans le Cloud comme sur site, les démarches seront plus que simplifiées. En effet, les analystes ainsi que les utilisateurs professionnels n’auront pas besoin d’acquérir de nouvelles compétences, puisqu’il leur suffira de recourir à leurs langages habituels. De même, il ne sera pas utile de déployer de nouvelles technologies ou d’autres outils d’analyse de données.

Toutefois, pour avoir la garantie que vous aurez l’assurance de pouvoir profiter de ces avantages, vous devez tenir compte des critères essentiels ci-après :

disposer d’une plateforme d’analyse de données spécifiquement conçue pour intégrer un environnement multi-cloud hybride ;
bénéficier d’une mise à l’échelle élastique, grâce à la séparation entre stockage de Data et puissance de calcul ;
accéder à des services first party intégrés dans le Cloud ;
avoir la possibilité d’exécuter une analyse évolutive et d’effectuer une gestion intégrée des données ;
avoir l’opportunité d’appréhender des sources de données particulièrement modernes ;
avoir l’occasion de profiter d’une allocation dynamique de la gestion de la charge de travail et des ressources.

Le plus important est de choisir une plateforme dans le cloud dédiée à l’analyse des données ayant la capacité d’unifier différents référentiels (datas lakes, entrepôts de données…). A ceci, s’ajoutent également les nouvelles sources de Data qui peuvent prendre en charge le traitement de tous types de données.

Réalisation de challenges complexes

La modernisation des plateformes multi-cloud hybride est effectivement un tremplin inestimable en matière de données à échelle pour les entreprises qui aspirent à surmonter des défis complexes. En mettant les Data au centre de leur principale préoccupation, les entreprises peuvent les transformer en atout stratégique dans chacune de leur prise de décision. A ce titre, vous pouvez vous référer aux cas des entreprises suivantes en guise d’exemple pour mieux assimiler l’étendue de ces propos. A savoir :

Vodafone Allemagne qui compte réussir à connecter d’ici 2025 plus de 350 millions d’abonnés aux réseaux Gigabit ;
Lloyds Banking Group qui souhaite améliorer ses relations clients, grâce à l’optimisation de leurs données ;
L’équipe de basket-ball des Jazz dans l’Utah en Amérique qui vise la création des expériences clients réussies, en s’appuyant sur l’analyse flexible des données. Il s’agit d’une action menée par son propriétaire à partir des bases dans le Cloud.

Au vu de ces contextes, il semble évident que les entreprises ont besoin d’accéder à des approches hybrides pour mieux satisfaire leurs exigences. C’est la raison qui a poussé Teradata à développer une plateforme hybride multi-cloud dédiée en matière d’analyse de données, afin de les accompagner au quotidien. Le déploiement de solutions spécialement créées sur la base de ses compétences particulières dans son domaine d’expertise permet effectivement aux entreprises de relever différents types de challenges.

Pour ce faire, Teradata vous propose d’accéder à une plateforme qui exploite sur tous les environnements le même logiciel pour vous offrir l’opportunité de bénéficier de la portabilité nécessaire. Ainsi, vous serez en mesure de déployer n’importe où et à tout moment un système d’analyse moderne, que vous soyez sur site ou en passant via les clouds. En effet, Teradata utilise une approche particulière en vue de donner aux entreprises la capacité de tirer avantage de chaque tâche à partir d’un outil adapté. Dans cette optique, il tient compte de la latence de différents éléments, à l’instar de :

Data,
vitesse,
coût,
compétences,
charge de travail,
durée d’exécution.

Conclusion

Pour résumer, si vous souhaitez réussir à faire face à la concurrence et rester compétitifs dans votre secteur d’activités, vous devez mettre les données au cœur de votre priorité. En effet, une réflexion sur le déploiement d’une approche stratégique concernant la gestion de vos Data s’impose pour vous permettre de relever tous les challenges auxquels vous serez confrontés. Pour ce faire, une solution moderne comme l’exploitation d’un système Cloud hybride s’offre à votre entreprise, afin d’accéder à un processus d’analyse de données moderne. Dans cette optique, il est important d’appréhender les spécificités de cet environnement et d’examiner ses différents avantages pour vous offrir l’opportunité de comprendre l’enjeu d’une telle démarche. Des experts comme Teradata vous invitent à découvrir une plateforme d’analyse de données hybride, spécialement conçue pour vous aider à disposer d’un outil adapté à vos besoins. De plus, votre équipe informatique et vos analystes n’auront plus l’obligation de devoir maîtriser de nouveau savoir-faire et de déployer de nouveaux outils. Pour votre part, vous aurez l’opportunité de profiter des nombreux avantages accessibles sur un système dans le Cloud combiné à une solution sur site. Ce sera notamment l’occasion d’optimiser le développement de votre entreprise et de réussir à réaliser des défis d’envergure, grâce à la disponibilité des informations stratégiques. Et ce, en bénéficiant de la grande puissance de flexibilité de cet écosystème intégré et de l’adaptabilité de la plateforme d’analyse de données développée par Teradata. Vous aurez effectivement plus de facilité pour obtenir rapidement des données utiles et d’orienter vos décisions en conséquence, puisque vous pouvez remédier aux silos de Data. Bref, il s’agit d’une démarche essentielle que toute entreprise innovante se doit de mettre en priorité pour éviter de se faire éclipser par ses principaux concurrents.

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Big Data : pour un Football moderne

Alexandre Besneux — Fri, 21 Oct 2022 08:01:25 +0000

Une grande évolution dans le monde du football

Comme plusieurs domaines et secteurs d’activités, le football est également bouleversé par le Big Data. Si auparavant, il était quasiment impossible de penser qu’un informaticien analyste puisse être recruté dans les différents clubs de football, voyez-vous qu’aujourd’hui c’est devenu une nécessité, notamment pour les clubs qui ne veulent pas dépenser une somme considérable dans la sélection de leurs joueurs. Le monde du football est en train de connaître une grande évolution. Découvrez dans cet article la relation entre le Big Data et le Football.

Big Data dans le football

La première question qui se pose lorsqu’il faut parler de Big Data et Football est sans doute, quel est le rapport ? La réponse est simple. Si la réussite d’une équipe de football s’est depuis longtemps reposée sur la veille permanente effectuée par son entraîneur, aujourd’hui, le Big Data a apporté son lot d’évolutions dans le domaine.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data ou littéralement mégadonnées ou données massives est l’ensemble de données volumineuses structurées ou non structurées, ou les deux à la fois, qui ne peuvent pas être gérées par une gestion de bases de données classique. L’analyse de ces Data au quotidien permette à une entreprise de prendre des décisions qui amèneront à des résultats positifs. Il faut noter que la quantité des données n’est pas importante, c’est son analyse qui est exploitable. Leur analyse est effectuée par un analyste de données ou Data Analyst.

Comment se présente le Big Data dans le football ?

Pour mieux comprendre les différents rôles du Big Data dans le football, retrouvez ci-dessous comment il opère.

Le Big Data crée des côtes

La première opération effectuée par le Big Data dans le monde du football date des années où il permettait de créer des côtes grâce à l’analyse de différentes données. C’est comme le cas d’Unibet ou de Bwin.

Le Big Data enregistre différents gestes

En 2006, Opta Sport, cette entreprise anglaise de contenus sportifs permettait en appuyant à des boutons d’enregistrer différents gestes des footballeurs sur le terrain, pour mieux analyser leurs performances. Opta Sport peut enregistrer par exemple les heures où ont lieu des tirs ou des passes de balle.

Le Big Data calcule la probabilité de tirs

Par le biais des expected goals qui permettent de déterminer le pourcentage de chances qu’une occasion se termine en but, le Big Data calcule alors la probabilité de tirs.

Le Big Data permet la sélection des joueurs dans une équipe de Football

Si auparavant, coacher et sélectionner des joueurs étaient les principaux rôles d’un entraîneur, actuellement le Big Data peut également l’aider à gagner du temps dans le recrutement. Il y a par exemple le 21st club qui prend exclusivement en charge des recrutements footballistiques. Le concept est le suivant, cet outil calcule les liens entre les actions d’un ou de plusieurs joueurs sur un terrain de foot avec la performance de l’équipe en générale. L’outil attribuera une note à chacun des joueurs. L’entraîneur ou le responsable de la sélection des joueurs pourrait à ce moment-là dresser une liste afin de voir clairement quel joueur peut apporter une certaine performance attendue dans l’équipe.

Le Big Data détecte la faiblesse de l’équipe adverse

Oui ! Il est aujourd’hui possible avec le Big Data de détecter les différents points faibles de l’équipe adverse et de mettre en place des tactiques de jeu efficaces. Lorsque leurs faiblesses sont collectées, l’outil de collecte de données comme Stats Performs les met en relation avec les points forts de l’équipe pour les dépasser et pour gagner le match.

Le Big Data analyse le match pour être utilisé dans des paris sportifs

Les sites de paris sportifs peuvent mettre à la disposition des parieurs des analyses de données qui vont leur permettre de miser sur la bonne équipe. Elle dépend fortement d’une probabilité.

Quels sont les outils Big Data utilisés dans le football en 2022 ?

En 2022, le rôle du Big Data dans le football est devenu de plus en plus moderne. Les outils Big Data utilisés permettent encore un peu plus de collecter un maximum de données.

Trackers GPS

Très utilisés dans des clubs de football professionnels, fixés dans les dos des joueurs, les trackers GPS permettent de collecter des données sur chaque joueur comme par exemple la distance parcourue, le rythme cardiaque, la puissance ou la vitesse moyenne d’un joueur, etc. Des caméras et des satellites de géolocalisation et navigation par un système de satellites (système GNSS) sont reliés par ces trackers GPS qui selon les Stat diffusent plus de 3 millions de données par match. Le but de ces outils est de pouvoir gérer de manière efficace chaque joueur. Les données collectées sont analysées et différentes dispositions seront mises en place.

Matrics

C’est une technique de suivi visuelle qui permet de collecter des informations en temps réel. Ces informations alimentent les cartes thermiques du terrain et permettent d’obtenir les données suivantes : les passes effectuées et les distances parcourues par les joueurs. Matrics est utilisée par la FIFA.

Conclusion

Avec l’évolution rapide des différents clubs de football, chaque équipe est à la recherche de concept et d’outil Big Data qui sauront la démarquer des autres sans pour autant augmenter sa dépense. Avec un bon outil Big Data qui permet de sélectionner le bon joueur, de connaître leurs performances et d’avoir de bonnes tactiques pour gagner face à l’adversaire, l’équipe de football ne cessera pas d’évoluer.

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La filiale Sony AI utilise une IA encore plus intelligente pour développer le monde des jeux vidéo

Alexandre Besneux — Mon, 17 Oct 2022 10:11:54 +0000

Kenichiro Yoshida, le PDG de Sony, a annoncé une nouvelle qui a chamboulé les passionnés de jeux vidéo. En collaboration avec les développeurs au sein de PlayStation, ils ont comme projet de mettre en place des personnages de jeux vidéo, et ce, par le biais de l’IA (l’intelligence artificielle). En effet, l’objectif de ce projet, à la fois unique et titanesque, est de créer des jeux qui offriront des expériences encore plus agréables et riches.

La possibilité d’une interaction entre les personnages et le joueur : le nouveau challenge de Sony !

Dans ce nouveau projet de grande envergure, Sony utilise l’intelligence artificielle afin qu’il y ait une véritable interaction entre le joueur et les personnages du jeu vidéo. En effet, le joueur ne fait plus que lire les trames narratives pré-écrites, il peut choisir les personnages qui correspondent aux caractères du héros incarné. Il peut donc choisir son camp. Soit, il devient un ennemi, soit il se transforme en un allié. Pour ce faire, il doit passer à une série de tests et d’erreurs. Les personnages ressembleront à de vrais êtres humains que ce soit leur manière d’agir ou leurs réactions.

L’intelligence artificielle a déjà apporté de nombreuses innovations dans le monde des jeux vidéo. Depuis une décennie, la progression de la technologie ainsi que l’arrivée des consoles de plus en plus performantes ont créé plusieurs évolutions, particulièrement dans les jeux modernes. Les graphismes sont devenus plus réalistes, les personnages non joueurs (PNJs) sont plus intelligents, des mondes plus ouverts, etc. Afin de satisfaire les besoins des joueurs qui deviennent plus exigeants et créer un monde plus immersif, l’intelligence artificielle a été mise à l’honneur. Il faut dire qu’avant les jeux ont été utilisés pour vérifier l’intelligence de l’IA, en ce moment, c’est tout à fait le contraire. La technologie est exploitée dans le monde vidéoludique.

Créer des personnages ressemblant à de vrais êtres humains: c’est possible grâce à l’IA

De plus en plus de développeurs utilisent déjà l’intelligence artificielle pour faire évoluer les jeux vidéo. C’est le cas des studios Ubisoft dans leur jeu intitulé Watch Dogs : Legion. Effectivement, lorsque le héros se promène dans la ville, il rencontre des personnes qui vont interagir avec lui. Ce qui leur permet de changer d’habitudes ou de comportement. Dans d’autres jeux, l’intelligence artificielle rend les ennemis capables de mémoriser des combats effectués auparavant. C’est le cas du système Nemesis exploité par les Studios Monolith. Toutefois, celui-ci n’est pas assez utilisé dans les jeux vidéo modernes.

Pour Electronic Art, l’entreprise a décidé d’utiliser le « machine learning » pour pouvoir imiter les expressions faciales ou les mouvements du corps en se servant d’un appareil photo ou vidéo. C’est le même cas que l’application Deep Nostalgia utilisée pour créer une animation sur les visages apparus sur d’anciennes photographies. Comme objectif, ce système permettait de remplacer la technologie « Motion Capture », appelée également capture de mouvement, qui est non seulement chronophage, mais onéreux. Grâce à cette technologie, les gamers pourront ainsi développer leur propre avatar selon leur image. En utilisant tout simplement une webcam, ils pourront enregistrer leurs expressions faciales.

Les acteurs vocaux seront-ils également remplacés par l’intelligence artificielle ?

Particulièrement au niveau des jeux sur PC, les mods, ou encore la modification d’un jeu vidéo par une personne tierce, ont connu un grand succès ces dernières années. Leur spécificité est qu’ils sont capables de transformer la narration ou encore l’aspect du jeu. C’est le cas de The Witcher 3 avec la voix de l’acteur tenant le rôle de Geralt de Rivia. Afin de reproduire une imitation exacte des intonations que celles du héros du jeu, le développeur s’est servi de l’intelligence artificielle. Le fait d’utiliser une voix générée artificiellement au lieu d’un vrai travail vocal a provoqué une réticence chez les acteurs vocaux professionnels. En effet, ce principe pourrait avoir un impact négatif sur leur métier en le dévalorisant, voire le faisant disparaître. Autrement dit, avec le programme de l’intelligence artificielle, il se pourrait que le doublage soit remplacé par une IA génératrice de voix encore plus meilleure dans le futur. Même si ce programme s’adresse particulièrement aux jeux indépendants, aux mods ou encore au projet créatif dans lequel les acteurs de doublage sont beaucoup plus chers, cette solution permettrait aux développeurs de petite envergure de ne plus faire appel à des acteurs vocaux dans leur projet de création de jeux vidéo.

Comment l’intelligence artificielle peut-elle être utilisée pour créer des jeux vidéo ?

Avec l’évolution continue de l’intelligence artificielle, il est désormais possible de créer des jeux vidéo par le biais d’une machine. En effet, l’IA n’a pas seulement révolutionné le monde des scénarios et des articles de presse, elle apporte un grand changement dans l’industrie vidéoludique. Désormais, la création des jeux vidéo n’est pas seulement le fruit de la créativité d’un être humain, les programmes informatiques en sont également capables.

Candy Shop Slaughter est le premier jeu vidéo créé par l’intelligence artificielle. Ce jeu est jugé très basique, par contre il présente tous les éléments indispensables pour faire de lui un jeu mobile à succès. En effet, il présente 3 modes : histoire, arcade et multijoueur. En mode histoire, grâce au système du karma, les joueurs peuvent gagner des points en fonction des bonnes actions réalisées. Dans le cas contraire, ils perdent des points. Plus les joueurs progressent, plus ils découvrent des personnages supplémentaires. Pour ce qui est du mode arcade, Candy Shop Slaughter devient un jeu de combat en 3D. En cours de route, différents jeux de blague et de mots sont à découvrir. Les joueurs peuvent ainsi créer des personnages en s’appuyant sur un modèle quelconque. En progressant, ils peuvent déverrouiller des armes et des costumes.

Selon une étude réalisée auprès de 1000 joueurs, 77 % d’entre eux adorent ce jeu et souhaitent y jouer. 65 % disent qu’ils veulent acheter le jeu. 10 % des joueurs déclarent que ce jeu manque d’originalité. 20 % confirment que c’est un jeu original. 20 % l’ont trouvé très authentique. 67 % trouvent que les personnages utilisés sont de grande qualité. 55 % qualifient le scénario comme étant de qualité supérieure et 53 % trouvent que le titre est de haute qualité.

En tant que première expérience, on trouve que les joueurs ont été satisfaits du résultat de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la création de jeux vidéo. Et dans les prochaines années à venir, elle continuera à s’imposer afin de donner une touche de modernité, notamment sur les vieux jeux et aussi de créer une nouvelle expérience de divertissement encore plus immersive et haletante.

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