[Caniveau Royal]

J'ai cinquante ans et trente années dans le développement informatique. il y a cinq ans j'ai travaillé sur des sujets territoriaux qui m'ont bien plu. Des amis à moi s'étaient formés à la Finance de Marché qui répondait à leurs aspirations. Je me suis dit : faisons de même, la connaissance d'un domaine métier sera toujours utile.

À mon master d'informatique, j'ai ajouté une licence Droit Public, Économie, et développement de projets de territoire, et ce que j'y ai appris m'a beaucoup plu.
Certains professeurs disaient que l'exploitation de l'open-data (les données souveraines du territoire, comme on les appelle) ferait de celui qui les maîtriserait "le Roi du pétrole"
De plus, les Systèmes d'Informations Géographiques (SIG) et leurs données étant bien moins chers aujourd'hui, les sujets d'informatique territorialisés sont de plus en plus fréquents.

Dès qu'il a fallu assembler entre elles les données open data pour en tirer quelque-chose, le Big Data est aussi apparu comme important à connaître : en Data-Engineering, au moins, pour le requêtage, l'enrichissement et le nettoyage de données
Mais c'est dans sa partie Data-Science (Machine Learning / Deep Learning) qu'il se disait le plus prometteur. Soyez impressionnés par le très claquante désignation de Géo-intelligence, et dedans l'analyse spatiale prédictive : le territoire est ainsi aujourd'hui, avec ses bâtiments, routes, environnement naturel ou de santé, ses emplois, etc. Et vous, vous prédisez comment il sera dans quelques mois ou années. Fascinant.

Je m'introduis maintenant à ces data-sciences. Certaines parties sont du master de statistiques et me dépasseront définitivement. J'apprends les techniques d'analyse spatiale : leurs cours sont logés dans des cursus spécifiques, et je ne peux les suivre, car il réclameraient que je me réincarne dans une toute nouvelle existence pour ça...
Donc, à présent, ce sont surtout des bouquins, du Youtube, des exercices, des expériences. De l'auto-formation, pour finir. Je crois qu'il me faudra encore trois ans.

J'ai l'intuition de suivre un chemin intéressant, Et quand on est sur son dao, on est content.
Mais quand même... ça tilte de nulle-part...
Je pensais que je trouverais rapidement des secteurs ou des acteurs intéressés par cette orientation. Ça ne semble pas le cas.

Même pour les data-sciences, j'avais supposé qu'avec 1.5 milliard d'euro que la France veut investir dans l'intelligence artificielle, c'était un enjeu poignant.
Là, les recruteurs disent qu'un projet sur dix Big Data à peine est un projet de Machine/Deep Learning (neuf sur dix sont de Data-Engineering : extraction, liaisons, nettoyage de données).

je n'arrive pas à déterminer qui est intéressé par l'analyse spatiale prédictive, le sujet sur lequel j'aimerais me consacrer dans mes dernières années de travail.

Je ne peux pas écarter l'idée que je suive (et que j'ai suivi toutes ces années) une Lune, mais je serai quand même étonné que mon intuition que ce rôle est à prendre m'ait totalement trompée.

Qu'est-ce que cela vous inspire ?
Qui devrais-je aller voir pour prendre les meilleurs conseils et orientations, pour trouver les bons interlocuteurs, les demandeurs de ce que je désire faire ?

[Douxvalkyn]

C'est un domaine très intéressant que j'ai étudié sur mon précédent poste, et surtout qui intéresse de plus en plus les décideurs publics. Le développement de la géolocalisation permet désormais d'obtenir beaucoup d'informations finement localisées afin d'étudier des phénomènes à une granularité inenvisagée il y a quelques années. A titre d'exemple, les données du recensement de la population (du moins une partie) vont bientôt être disponibles au niveau du carreau de 1km, je te laisse imaginer la mine d'informations et les applications.
Pour te documenter, je te conseille ce document gratuit et de bonne qualité réalisé par l'Insee:
https://www.insee.fr/fr/information/3635442
Tu peux aussi regarder les travaux (et les cours) de Luc Anselin, un professeur et chercheur américain spécialiste du domaine de l'analyse spatiale.