Crise de croissance et gains en statistique – le modèle de Toronto

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Les départements de sciences statistiques de ce monde vivent actuellement une époque intéressante. La demande d’expertise statistique est plus élevée que jamais dans une multitude de secteurs : technologie, finance, santé, sans parler du gouvernement et des universités. Cela nous donne le pouvoir de nous développer et de prospérer - tant et aussi longtemps que nous saurons composer avec un environnement en mutation rapide, ce qui peut paraitre difficile pour certains des aspects plus traditionnels de notre culture. Mais j’ai de bonnes nouvelles à annoncer concernant Toronto! Tout comme notre ville, qui a eu à gérer une croissance considérable ces dix dernières années, notre département a dû naviguer les eaux tumultueuses de la croissance et du changement, avec tous les dangers potentiels que cela signifie - mais aussi de belles promesses. Comment le Département de sciences statistique de l'Université de Toronto est-il donc passé de deux recrutements par an (au plus) à plus de trente ces cinq dernières années – tout en tissant un vaste réseau d’intérêts communs avec d’autres départements, partenaires habituels (science informatique, santé publique, etc.) ou moins habituels (astronomie et astrophysique, sciences de l’information, psychologie et sociologie, etc.)? Poursuivez donc votre lecture.

Tout commence il y a huit ans, lorsque le dirigeant de Google, Hal Varian, a annoncé au monde que la statistique serait désormais la profession la plus « sexy », au cœur de toutes les révolutions technologiques. Par la suite, le monde a appris que la science des données est bien plus qu’une association de mots semi-pléonastique. Des idées chimériques de Tukey – joliment résumées dans l’article séminal de 2015 de David Donoho (« 50 Years of Data Science », JCGS 2017) qui est devenu viral avant même d’être publié, à la demande exprimée par la Silicon Valley de scientifiques à l’aise dans un océan de données, est émergée une idée assez vague mais séduisante du type de formation nécessaire pour le monde moderne. Le scientifique idéal, s’avère-t-il, est quelqu’un de polyvalent, capable de gérer des tâches informatiques surhumaines et de jongler des méthodes statistique solides, tout en perfectionnant ses connaissances de la matière afin d’avoir un effet direct sur la découverte scientifique.

Les nouveaux étudiants de l'Université de Toronto ont entendu ce message haut et fort, si bien que nos programmes spécialisés de majeure et mineure ont explosé. Depuis 2012, les effectifs de nos programmes de premier cycle ont augmenté de 25 à 40 pour-cent, atteignant aujourd’hui plus de 3 500 étudiants en statistique (majeure, mineure et spécialisation). Oui! Vous avez bien lu ces chiffres : si cela vous donne à réfléchir, imaginez donc nos émotions.

La pression sur le département a été énorme. Mais plutôt que de paniquer, notre ancien directeur, James Stafford, a coordonné un plan ambitieux pour développer des programmes de maitrise professionnelle, procéder à des recrutements conjoints avec les autres programmes riches en données de l’université et développer une bonne culture d’enseignement en premier cycle - avec de nouvelles initiatives de cours qui ont fait de nous une vitrine de la Faculté des arts et sciences de l’université. Un tour sur notre page Web (www.utstat.toronto.edu) révèle l’étendue de ces initiatives heureuses et de la croissance (à ma connaissance) sans précédent de notre département. Nous comptons aujourd’hui au département plus de trente membres enseignement et recherche qui travaillent en statistique et à son intersection avec la science informatique (apprentissage machine, visualisation, réseaux neuronaux, et­­c.) ou d’autres disciplines comme la sociologie, la génétique, la neuroscience, la santé publique, etc. Ces départements ont réellement besoin de savoir déchiffrer les données dont ils disposent en si grand volume. En échange, la collaboration avec d’autres départements ouvre à nos chercheurs de nouveaux horizons, en leur faisant découvrir des problèmes intéressants, permettant ainsi à notre département de progresser dans des directions qui seraient autrement demeurées inexplorées. Le mantra « Suivez les données » n’a jamais été plus approprié qu’aujourd’hui.

Bien sûr, ces innovations auraient pu mener à des résultats moins brillants. Alors que nous analysons aujourd’hui notre évolution de manière rétrospective et prospective, il est évident qu’on retrouve au cœur de cette histoire notre goût pour le progrès axé sur les données, ainsi que tous les merveilleux étudiants, professeurs et administrateurs qui ont fait de ce département un grand centre de recherche et d’éducation en science des données.

En parlant de gens merveilleux, je tiens à encourager vos stagiaires de premier cycle à postuler à notre programme de second cycle; nous invitons également vos étudiants au doctorat et postdoctoraux à postuler à l’un de nos huit postes vacants.

The author thanks Professors Nancy Reid and James Stafford and Ms. Doerthe Keilholz for edits and comments.
 

Radu V. Craiu, Professeur et Directeur
Département de sciences statistiques
Université de Toronto

Jeudi, 12 juillet, 2018

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