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BDM

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En dernière année de mon deuxième Bachelier en Informatique de Gestion à la Haute École de la Province de Liège, j’ai eu l’opportunité d’effectuer un stage au sein d’une startup liégeoise baptisée, Data Fellas. Cette entreprise située dans les locaux de co-working du parc scientifique du Sart-Tilman est composée d’une petite dizaine de personnes. Data Fellas, propose un outil de recommandation de médias audiovisuels.
Dans le monde de la diffusion numérique, les broadcasteurs sont les sociétés qui mettent à disposition du contenu numérique, principalement audiovisuel. On pourrait citer YouTube, Netflix ou encore Auvio, la plateforme de streaming proposée par la RTBF. Ces sociétés diffusent des médias et ont un catalogue qui ne cesse de prendre de l’ampleur à tel point qu’il devient difficile pour les consommateurs de trouver le média dont ils ont envie parmi l’entièreté du catalogue. Même en proposant aux internautes des outils de recherches et de filtrage il ne serait pas confortable de trouver le média qui correspond aux désirs du moment. Sans prendre en considération l’exploration et la découverte, apparaissent donc les limites des recherches puisqu’il n’est pas facile de rechercher des médias qu’on ne connaît pas encore. Si l’ambition est de favoriser la diversité et de séduire les consommateurs il devient indispensable pour les broadcasteurs, de proposer le bon contenu au bon moment sur le bon périphérique à ses internautes, en d’autres mots produire de la recommandation de médias individualisés. BDM est LE moteur de recommandation signé Data-Fellas, qui permet de fournir cette recommandation.
Pour des raisons stratégiques et parce que cela n’est pas le sujet de cet article, je ne m’étendrai pas sur les caractéristiques de l’algorithme de recommandation. J’aimerais davantage présenter les apports concrets que ce stage au sein de cette startup m’a apportés et ce que cela a changé dans ma vie de développeur.
Ce stage a été pour moi l’occasion d’approfondir mes connaissances techniques dans un univers moderne. Sans être exhaustif, mais juste en vue de planter le décor, je cite : Python, Pandas, PG-SQL, Kafka, Behave, Bitbucket, etc. En plus de participer à la programmation du moteur de recommandation, j’ai eu l’occasion d’effectuer des traitements statistiques, MCA, ACP, ANOVA, régression corrélation à grande échelle dans l’univers Python avec la célèbre librairie Panda en vue d’étudier la manière dont les films s’articulent les uns par rapport aux autres. L’objectif final étant de trouver les caractéristiques les plus pertinentes pour de la recommandation. L’occasion de travailler sur de vraies données et de se confronter à la réalité du terrain qui parfois diffère des cas théoriques qu’on recherche. Plus généralement ce stage a aussi été pour moi l’occasion de mettre en application le TDD, Test Driven Developpement, une technique qui consiste à démarrer la programmation d’une solution informatique par un ensemble de tests qui assure que les comportements attendus sont toujours satisfaits même lors d’importante mise à jour sur des composants sensibles. Ce stage, qui s’inscrit naturellement dans mon cycle d’études, a été pour moi une manière de mettre en relation des concepts théoriques, mais surtout d’aller au-delà en maitrisant des nouvelles technologies tout en apprenant à les découvrir de manière autonome et efficace.----