Les actuaires explorent de plus en plus les profondeurs de la science des donn\u00e9es et de l\u2019apprentissage automatique, o\u00f9 les logiciels de source ouverte sont largement utilis\u00e9s. Deux des langages de programmation de source ouverte les plus populaires aupr\u00e8s des actuaires sont R et Python. Les deux offrent \u00e0 l\u2019utilisateur un nombre consid\u00e9rable de fonctions qui lui permettent d\u2019effectuer le type d\u2019analyse de donn\u00e9es dont les actuaires ont besoin, notamment la manipulation des donn\u00e9es, la visualisation des donn\u00e9es et le calcul des mod\u00e8les statistiques.<\/p>\n\n\n\n
De nombreux professionnels du domaine de la science des donn\u00e9es d\u00e9battent d\u00e9j\u00e0 de la confrontation entre R et Python. Les discussions pourraient ne pas \u00eatre aussi longues que celles qui concernent l\u2019usage des retraits par rapport aux espaces<\/a>, mais R c. Python fait encore l\u2019objet de nombreux articles fond\u00e9s sur des opinions et des faits. Il est \u00e9galement raisonnable de supposer que le d\u00e9bat se poursuivra si la popularit\u00e9 de ces deux langages de programmation est maintenue.<\/p>\n\n\n\n Le pr\u00e9sent article vise trois objectifs principaux :<\/p>\n\n\n\n (Veuillez noter que tous les hyperliens m\u00e8nent \u00e0 des documents en anglais seulement.)<\/em><\/p>\n\n\n\n Si vous pr\u00e9voyez faire vos propres recherches sur R contre Python, assurez\u2011vous que votre source est cr\u00e9dible et que l\u2019article a \u00e9t\u00e9 r\u00e9dig\u00e9 au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es (plus il est r\u00e9cent, mieux c\u2019est). Comme ces deux langages \u00e9voluent rapidement, il est essentiel que la source soit r\u00e9cente et cr\u00e9dible.<\/p>\n\n\n\n J\u2019ai pass\u00e9 ma juste part de temps \u00e0 utiliser Python, mais j\u2019ai une pr\u00e9f\u00e9rence personnelle pour R jumel\u00e9 \u00e0 l\u2019interface graphique RStudio. Avec R, j\u2019ai effectu\u00e9 des t\u00e2ches g\u00e9n\u00e9rales de gestion et de manipulation des donn\u00e9es, de visualisation des donn\u00e9es, de mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive, de tarification, de constitution de r\u00e9serves et de mod\u00e9lisation du capital qui, \u00e0 ma connaissance, peuvent toutes \u00eatre r\u00e9dig\u00e9es \u00e0 l\u2019aide de Python. Ce sont mes cours universitaires et les pr\u00e9f\u00e9rences de mon \u00e9quipe et de mes clients qui m\u2019ont orient\u00e9 vers R comme principal outil d\u2019analyse des donn\u00e9es actuarielles. Je n\u2019ai toutefois pas \u00e9t\u00e9 guid\u00e9 par une diff\u00e9rence importante entre R et Python au chapitre de la fonctionnalit\u00e9 ou de la performance.<\/p>\n\n\n\n De nombreux articles ou billets de blogue qui nourrissent le d\u00e9bat entre R et Python accordent trop d\u2019importance \u00e0 la comparaison des caract\u00e9ristiques. Cela ne tient pas compte du fait que, dans la plupart des cas, les deux langages de programmation peuvent faire tout ce dont un actuaire a besoin. Le d\u00e9bat ne devrait pas d\u00e9boucher sur une r\u00e9ponse \u00e9vidente et, \u00e0 mon avis, il n\u2019est pas n\u00e9cessaire qu\u2019il ait lieu.<\/p>\n\n\n\n Les organisations auraient avantage \u00e0 reconna\u00eetre que les \u00e9quipes d\u2019actuaires pourraient ne pas vouloir se limiter \u00e0 une seule option. Cela est plus important que de choisir le \u00ab meilleur \u00bb logiciel. Dans ce contexte, l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9<\/a>1<\/sup> signifie qu\u2019une \u00e9quipe d\u2019actuaires dispose de nombreuses options logicielles sans perdre d\u2019efficience lorsqu\u2019il s\u2019agit d\u2019utiliser ou d\u2019\u00e9changer des donn\u00e9es, des codes et des mod\u00e8les.<\/p>\n\n\n\n L\u2019avantage \u00e9vident d\u2019une organisation qui accorde la priorit\u00e9 \u00e0 l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9 est la souplesse. L\u2019augmentation du nombre d\u2019options de langage de programmation entra\u00eenera une hausse des fonctions destin\u00e9es \u00e0 un public plus vaste. Un autre effet secondaire int\u00e9ressant est la \u00ab diversit\u00e9 cognitive<\/a> \u00bb. Il n\u2019est pas prouv\u00e9 qu\u2019une organisation qui mise sur l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9 est plus diversifi\u00e9e sur le plan cognitif; toutefois, il est raisonnable de supposer que si deux utilisateurs abordent le probl\u00e8me \u00e0 partir de deux langages de programmation diff\u00e9rents, ils envisageront probablement le probl\u00e8me de fa\u00e7ons diff\u00e9rentes. Il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9 que la diversit\u00e9 cognitive offre de nombreux avantages, mobilise les employ\u00e9s (surtout ceux des jeunes g\u00e9n\u00e9rations), favorise la r\u00e9solution de probl\u00e8mes et \u00e9limine la \u00ab pens\u00e9e de groupe<\/a> \u00bb.<\/p>\n\n\n\n L\u2019inconv\u00e9nient de l\u2019int\u00e9gration de l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9 dans une organisation, c\u2019est l\u2019int\u00e9gration<\/em>. La transition n\u2019est pas toujours facile. Elle n\u00e9cessite un travail initial et l\u2019adh\u00e9sion de tous les membres de l\u2019\u00e9quipe. Un logiciel peut faciliter ce travail :<\/p>\n\n\n\n Dans la plupart des dossiers en actuariat, les diff\u00e9rences au chapitre des caract\u00e9ristiques entre R et Python sont n\u00e9gligeables. Toutefois, la majorit\u00e9 des actuaires ont une pr\u00e9f\u00e9rence entre les deux langages de programmation, ce qui est acceptable. Ils pourraient donc pr\u00e9f\u00e9rer une autre option, comme Julia, un langage de programmation ouvert qui gagne en popularit\u00e9 en raison de sa rapidit\u00e9 de traitement et de sa communaut\u00e9 de soutien croissante.<\/p>\n\n\n\n En fin de compte, les organisations devraient s\u2019adapter et b\u00e2tir un environnement diversifi\u00e9 sur le plan cognitif gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9. Des travaux devront \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9s pour parvenir \u00e0 cette fin, mais ils se traduiront par d\u2019importants avantages \u00e0 long terme.<\/p>\n\n\n\n 1<\/sup> J\u2019utilise le terme interop\u00e9rabilit\u00e9<\/em> \u00e0 partir d\u2019une vision \u00e9troite de l\u2019utilisation actuarielle de logiciels de source ouverte. Le pr\u00e9sent article fournit une explication plus d\u00e9taill\u00e9e de l\u2019id\u00e9e g\u00e9n\u00e9rale de l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9 logicielle : https:\/\/www.formstack.com\/resources\/blog-software-interoperability<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Les actuaires explorent de plus en plus les profondeurs de la science des donn\u00e9es et de l\u2019apprentissage automatique, o\u00f9 les logiciels de source ouverte sont largement utilis\u00e9s. Deux des langages de programmation de source ouverte les plus populaires aupr\u00e8s des actuaires sont R et Python. De nombreux professionnels du domaine de la science des donn\u00e9es d\u00e9battent d\u00e9j\u00e0 de la confrontation entre R et Python, et le sujet fait encore l\u2019objet de nombreux articles fond\u00e9s sur des opinions et des faits. 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Articles existants<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
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L\u2019une des failles (et ceci est vrai pour de nombreux articles portant sur la confrontation entre R et Python) porte sur la supposition que R n\u2019est utilis\u00e9 que par des non\u2011programmeurs :
\u00ab R est un outil statistique utilis\u00e9 par des universitaires, des ing\u00e9nieurs et des scientifiques ne poss\u00e9dant aucune comp\u00e9tence en programmation. Python est un langage pr\u00eat pour la production qui est utilis\u00e9 pour une vaste gamme de t\u00e2ches industrielles, de recherche et de g\u00e9nie. \u00bb
Dans les faits, R et Python sont faciles \u00e0 apprendre et ont toujours eu la cote aupr\u00e8s de collectivit\u00e9s diverses.
<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n\n
Le scientifique des donn\u00e9es en chef de RStudio, et sans doute l\u2019un des programmeurs de R les plus en vue, Hadley Wickham, affirme : [traduction] \u00ab Utilisez le langage qui vous rend heureux<\/a>. \u00bb Une entreprise dont la principale source de revenus a initialement \u00e9t\u00e9 la livraison de produits logiciels commerciaux qui appuyaient des \u00e9quipes utilisant leur interface utilisateur graphique R s\u2019est fait un devoir de souligner son appui \u00e0 Python et \u00e0 d\u2019autres logiciels de la science des donn\u00e9es de source ouverte.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\nL\u2019opinion d\u2019un actuaire<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
L\u2019avenir passe par l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
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Conclusion<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Autres r\u00e9f\u00e9rences<\/strong><\/h6>\n\n\n\n
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