L'IA n'est plus un outil optionnel : elle devient indispensable pour automatiser les tâches répétitives et se concentrer sur ce qui compte vraiment.

QUATRE NOUVELLES COMPÉTENCES À MAÎTRISER EN 2026

Il y a quelques mois, un article évoquait trois compétences clés que tout data scientist devrait apprendre d'ici 2025. Mais ces cas d'usage ne représentent que la partie émergée de l'iceberg. L'intelligence artificielle, et plus particulièrement Claude, peut aujourd'hui automatiser bien plus de tâches répétitives. Résultat ? Vous gagnez un temps précieux pour vous concentrer sur ce qui nécessite vraiment votre expertise humaine.

LE POUVOIR DU RESEARCH : UNE Recherche INTELLIGENTE ET AUTONOME

Quand vous posez une question à Claude, l'outil peut puiser ses réponses dans trois sources différentes. Pour que cela fonctionne, deux options doivent être activées : la recherche web classique et le mode Research. La première se limite à une réponse unique, comme un moteur de recherche classique. Mais le mode Research change la donne : il lance une série de recherches web interconnectées, chacune s'appuyant sur les résultats de la précédente. À la fin, il vous fournit un rapport complet avec citations.

Le mode Research ne se contente pas de répondre : il enquête, analyse et synthétise pour vous.

Pour l'activer, cliquez sur le bouton + situé en bas à gauche de la fenêtre de chat. Sélectionnez ensuite Research. L'indicateur bleu confirme que l'outil est opérationnel. Si Claude ne l'utilise pas automatiquement pour une question qui le nécessite, dites-lui explicitement : « Claude, utilise l'outil de recherche pour. »

QUATRE CAS CONCRETS POUR LES DATA SCIENTISTS

Voici comment le mode Research peut révolutionner votre travail au quotidien :

Cas 1 : Évaluer un agent IA avant sa mise en production

Vous débutez dans la construction de systèmes d'agents IA et vous voulez comprendre les meilleures pratiques actuelles pour évaluer si un agent est prêt pour la production avant sa première livraison.

Voici un exemple de prompt que vous pouvez utiliser :

« Résume les meilleures pratiques et les cadres d'évaluation pour tester les agents IA avant leur déploiement en production. Aborde les modes de défaillance courants comme les boucles, l'utilisation abusive des outils ou les actions hallucinées. Explique comment les équipes mesurent la fiabilité avant la livraison. Cite des articles récents, des benchmarks publiés ou des approches documentées par des laboratoires d'IA. »

Cas 2 : Choisir entre deux modèles de prévision

Vous hésitez à reconstruire un modèle de prévision de production autour d'une nouvelle approche ou à conserver votre configuration actuelle basée sur le gradient boosting.

Un prompt efficace pourrait être :

« Compare les méthodes de prévision statistique classiques (SARIMA, lissage exponentiel) avec le gradient boosting et les modèles basés sur les transformers pour la prévision de la charge énergétique horaire. Pour chaque approche, résume la précision sur des horizons de plusieurs jours, les besoins en volume de données et les modes de défaillance documentés. Cite des articles ou des benchmarks spécifiques. »

Cas 3 : Sélectionner une méthode de détection d'anomalies

Vous devez choisir une méthode de détection d'anomalies pour un nouveau jeu de données présentant des schémas saisonniers marqués, avant qu'il n'alimente un modèle de production.

Essayez ce prompt :

« Compare les méthodes de détection d'anomalies basées sur le score Z, l'intervalle interquartile (IQR) et les forêts d'isolement pour des séries temporelles saisonnières. Résume où chaque méthode tend à produire des faux positifs, le coût de calcul à grande échelle et les recommandations documentées pour choisir entre elles. Cite des sources spécifiques. »

Cas 4 : Détection d'anomalies saisonnières

Pour ce dernier exemple, Claude a généré un document organisé contenant les sections suivantes :

  • Aperçu des méthodes : explication du fonctionnement du score Z, de l'IQR et des forêts d'isolement
  • Modèles de faux positifs par méthode (dans un contexte saisonnier)
  • Coût de calcul et évolutivité
  • Recommandations pour choisir entre les méthodes
  • Limites : discussion des limites des résultats obtenus

CRÉER UNE NOTE DE PROJET POUR LES PARTIES PRENANTES NON TECHNIQUES

Imaginez que vous travaillez pour une entreprise de marketing sur les réseaux sociaux. Vous avez développé un modèle de prévision de l'engagement pour une campagne de vidéos courtes. Pourtant, le modèle ne donne pas les résultats attendus. Avec vos collègues data scientists, vous élaborez un plan d'amélioration sur deux mois.

Le problème ? Les parties prenantes non techniques sont souvent impatientes et ne comprennent pas pourquoi les publications ne performent pas comme prévu initialement. Elles exigent des améliorations dès cette semaine, un délai irréaliste pour des data scientists. Une note de projet peut alors sauver la situation. Elle ne doit pas être trop technique, mais elle doit expliquer les concepts principaux en termes simples. Elle doit aussi donner une vision claire du plan, du calendrier et de l'état actuel du projet.

Claude excelle dans la génération de pages de résumé en HTML. Voici un exemple de prompt que vous pouvez utiliser (n'oubliez pas d'adapter les détails à votre situation) :

« Crée une note de projet unique en HTML pour les parties prenantes concernant la reconstruction de notre modèle de prévision d'engagement de contenu v2. Problème : notre modèle actuel de prédiction d'engagement sous-performe sur les vidéos courtes, qui représentent désormais la majorité de nos publications. Ce projet de reconstruction vise à intégrer des signaux spécifiques aux vidéos sans ralentir le processus d'approbation du calendrier de contenu. Approche : une configuration hybride. Le modèle existant reste en place pour les images statiques et les carrousels. Un nouveau module spécialisé gère les vidéos courtes en utilisant l'échantillonnage de trames et les embeddings de légendes. Les deux sont validés contre 18 mois de performance des publications avant le déploiement en mode shadow. Calendrier : 1er août, approche finalisée. 22 août, validation terminée. 1er septembre, début du déploiement en mode shadow. 15 septembre, revue par les parties prenantes. 1er octobre, déploiement complet. Parties prenantes : Data Scientist en tant que propriétaire du modèle, un responsable de la stratégie de contenu pour l'intégration du calendrier, un responsable des opérations marketing pour l'approbation du déploiement. Questions ouvertes : taux de faux négatifs acceptable pour signaler une vidéo à faible performance avant sa planification, budget de temps de traitement pour le scoring lors des poussées de campagne, et données manquantes sur les légendes et hashtags pour 3 plateformes nouvellement ajoutées. Inclus une frise chronologique visuelle avec les dates cibles. Limite-toi à une page, consultable en moins de deux minutes. »

LE MODE DESIGN : CRÉER DES DOCUMENTS VISUELS PROFESSIONNELS

Claude Design est un outil distinct de Claude Chat et Cowork, spécialement conçu pour les travaux de conception visuelle. Il produit des documents structurés où l'alignement du texte et la mise en forme sont cruciaux. Si vous avez déjà essayé de créer des présentations ou des factures avec Claude Chat ou Cowork, vous avez peut-être remarqué que le texte peut parfois se chevaucher ou être mal aligné. Design évite ces erreurs.

Pour y accéder, cliquez sur Design avec l'icône de palette de peinture en bas à gauche de Claude.

Sélectionnez Slides sous « Choisir un modèle » et choisissez le modèle que vous souhaitez utiliser. Choisissez ensuite un système de design pour commencer.

Une fois vos paramètres configurés, entrez le prompt suivant :

« Crée une présentation de mise à jour des parties prenantes en 3 diapositives pour un contrôle mensuel sur un projet de machine learning. Une idée par diapositive, texte minimal. DIAPOSITIVE 1 : Titre Prévision d'engagement du modèle de contenu v2 Mise à jour des parties prenantes, août 2026 Mise à jour mensuelle. Sur la bonne voie pour un déploiement en octobre. DIAPOSITIVE 2 : Résultats Titre : Performance du modèle ce mois-ci Sous-titre : Validé contre 18 mois de données de performance des publications Trois indicateurs clés : 12,4 % — Erreur de prédiction (MAE) — en baisse par rapport à 19 % le trimestre dernier 91 % — Précision du quartile supérieur — identifie correctement les publications performantes 3 sur 3 — Pics viraux — correctement identifiés ce mois-ci 1er octobre — Déploiement complet : le modèle est mis en ligne pour le scoring des contenus vidéo 1er septembre — Début du déploiement en mode shadow : le modèle score les contenus en parallèle du processus actuel 15 septembre — Revue des parties prenantes : partage des résultats de la période shadow, confirmation des critères de validation »

GÉNÉRER UNE DOCUMENTATION AUTOMATIQUE AVEC CLAUDE CODE

Rédiger une documentation, et plus particulièrement un README, faisait partie des tâches les plus fastidieuses en fin de processus de développement. L'avantage de Claude Code ne réside pas seulement dans sa capacité à écrire du code, mais surtout dans sa compréhension profonde de ce qu'il produit. Même si ce n'est pas lui qui a écrit le code, il est spécifiquement formé pour comprendre une base de code déjà existante, qu'elle ait été écrite par une autre personne ou par une autre IA.

Récemment, j'ai travaillé sur un projet où je modifiais un dépôt avec deux outils d'IA différents. Je poussais les modifications de l'un sur GitHub, puis je les récupérais avec Claude Code. Je lui demandais de valider les changements effectués par l'autre IA, de déboguer si nécessaire, puis de pousser le tout à nouveau sur le dépôt.

Dans le cas d'un modèle de machine learning, Claude peut parcourir vos notebooks ou vos fichiers .py pour produire un README facile à comprendre, ainsi que d'autres documentations et docstrings de support.

Voici un exemple de prompt à utiliser :

« Lis ce script d'entraînement et ce notebook d'évaluation. Génère un README couvrant : Les caractéristiques d'entrée, leur signification et leurs sources Les étapes pour réentraîner, réévaluer et sauvegarder le dernier modèle »

CHOISIR LE BON MODE POUR CHAQUE TÂCHE

Les différents modes de Claude (Research, Design, Code, Chat) sont conçus pour des tâches spécifiques. Bien qu'il y ait des chevauchements dans leurs capacités, la qualité des résultats varie considérablement selon le mode utilisé pour une tâche donnée. Il est donc fortement recommandé d'expérimenter chaque mode pour déterminer lequel convient le mieux à vos besoins.

LES PIÈGES À ÉVITER AVEC CLAUDE RESEARCH

Toujours vérifier les sources utilisées par Claude Research. Même si vous ne le demandez pas explicitement (et parfois même si vous le faites), il n'y a aucune garantie qu'il ne recherche que des articles scientifiques évalués par des pairs. J'ai remarqué qu'il pouvait aussi puiser des informations sur des sites de blogs comme Medium, où n'importe qui peut publier du contenu.

L'ART DE LA MISE EN FORME HTML AVEC CLAUDE

Claude est généralement bon pour écrire du HTML, mais une chose que j'ai remarquée, c'est que parfois la mise en forme peut être incorrecte. Essayez d'utiliser Claude Design ou assurez-vous que Claude vérifie deux fois qu'il n'y a pas de texte mal aligné ou de chevauchement dans le prompt.

CORRIGER LES ERREURS DE DESIGN MANUELLEMENT

Lorsque vous utilisez Claude Design, une fois qu'il a produit le résultat, il y a un petit bouton « Modifier » dans la barre en haut à droite. Cela vous permet de corriger manuellement tout ce que Design a créé. Si vous voyez de petites erreurs de texte ou des éléments plus faciles à supprimer vous-même, utilisez cette option au lieu de tenter de reformuler votre prompt pour expliquer ce que vous voulez corriger.

LA PRÉCISION D'UN README DÉPEND DU CODE

Un README n'est précis que si le code que Claude lit pour le rédiger est lui-même précis. Si votre base de code contient des erreurs ou des incohérences, la documentation générée reflétera ces problèmes. Toujours relire et valider le code avant de demander à Claude de produire une documentation.

POURQUOI CES COMPÉTENCES FONT LA DIFFÉRENCE EN 2026

L'intelligence artificielle n'est plus un simple outil d'assistance : elle devient un partenaire de travail incontournable. Les data scientists qui maîtriseront ces quatre compétences — Research, la création de notes de projet, le mode Design et la génération de documentation avec Code — gagneront un temps précieux. Ils pourront se concentrer sur l'analyse, l'innovation et la prise de décision stratégique, plutôt que sur des tâches répétitives et chronophages.

En 2026, ceux qui sauront exploiter ces outils ne seront plus des data scientists classiques. Ils deviendront des architectes de solutions, capables de transformer des idées complexes en résultats concrets, tout en communiquant efficacement avec des équipes non techniques.

L'avenir appartient à ceux qui savent automatiser l'ennuyeux pour se concentrer sur l'important.

COMMENT INTÉGRER CES COMPÉTENCES DANS VOTRE ROUTINE QUOTIDIENNE

Commencez par identifier les tâches répétitives de votre quotidien qui pourraient être automatisées. Testez chaque mode de Claude sur un petit projet pour voir lequel vous convient le mieux. Créez des prompts types que vous pourrez réutiliser, comme ceux présentés dans cet article. Et surtout, n'oubliez pas de toujours vérifier la qualité des sources et des résultats obtenus.

Ces compétences ne sont pas réservées aux experts. Avec un peu de pratique, tout data scientist peut les maîtriser et ainsi booster sa productivité de manière spectaculaire.

Sources :
  • Towards Data Science

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