Peter Wang, PDG et co-fondateur d'Anaconda – Série d'entretiens

Qu'est-ce qui vous a d'abord attiré vers l'informatique ?

J'ai commencé à coder très jeune, sans diplôme formel en informatique. Bien qu'initialement attiré par le plaisir de commander un ordinateur pour effectuer des tâches, mon intérêt s'est approfondi lorsque j'ai découvert les possibilités créatives : créer des jeux et exprimer des idées. Pour moi, un ordinateur transcende la simple fonctionnalité ; c'est une toile sans fin pour l'expression de soi. Aux débuts de l’informatique, la créativité ne connaissait pas de limites et il existait un flux continu entre les différentes activités. Cependant, avec l’industrialisation actuelle et les niveaux d’abstraction, libérer la créativité est devenu plus difficile.

Pourriez-vous partager l'histoire de la genèse d'Anaconda, Inc ?

Mon co-fondateur et moi avons lancé Anaconda en 2012, mais les origines de l'entreprise remontent à l'époque où nous étions consultants en logiciels. Nous avons assisté à l’adoption populaire du langage de programmation Python pour l’analyse des données commerciales et savions qu’une révolution était en cours. Les industries qui nécessitaient de lourdes capacités de calcul numérique, comme la finance, ont afflué vers Python et, au fil du temps, le langage a été rapidement adopté dans les soins de santé, l'industrie manufacturière, la vente au détail et dans tous les secteurs recherchant des analyses avancées pour prendre de meilleures décisions commerciales. Mais malgré la croissance organique généralisée de Python, nous avons eu le sentiment que l’industrie manquait la véritable réalité : le besoin massif d’outils d’analyse avancés hautes performances pouvant être exploités par des non-programmeurs. Au début, les investisseurs n'étaient pas sûrs des langages de programmation ou des écosystèmes open source et ne voyaient pas la valeur de la communauté de données Python qu'Anaconda avait gérée. Mais cette stratégie de croissance menée par des praticiens a finalement conduit à une adoption rapide d'Anaconda et de l'écosystème Python dans tous les secteurs du monde entier.

Anaconda s'engage à favoriser l'innovation open source. Pourquoi l'open source est-il si important ?

Je suis fermement convaincu que la transparence et la collaboration sont des facteurs clés du développement réussi de technologies et de solutions pour la société dans son ensemble. L'open source garantit non seulement la transparence, mais améliore également la collaboration et favorise une culture de l'innovation parmi les développeurs. Plus il y aura de perspectives et de connaissances travaillant ensemble pour développer des solutions, meilleur sera le résultat. Les principes qui sous-tendent l'open source s'alignent étroitement sur la mission d'Anaconda de démocratiser la technologie et d'améliorer également l'éducation : les logiciels open source offrent de précieuses opportunités d'apprentissage aux développeurs, aux étudiants et aux passionnés où ils peuvent étudier le code, apprendre les meilleures pratiques et acquérir une expérience pratique. en contribuant à des projets open source.

En 2022, Anaconda a lancé PyScript, un outil Web permettant de coder dans le navigateur et de déployer des applications en un seul clic. Pourriez-vous partager quelques détails concernant cet outil et ce qui le rend si puissant ?

Après avoir lancé le projet open source PyScript l'année dernière comme preuve de concept, en mars 2023, nous avons publié PyScript.com, un site qui permet à quiconque de créer des applications Web riches, interactives et partageables basées sur Python directement dans le navigateur. Cette plate-forme de codage flexible dispose d'un environnement de développement modulaire plug-and-play et peut créer des applications Web de nouvelle génération avec une interactivité et un calcul de données basés sur Python, réduisant considérablement les barrières à l'entrée qui rendent la programmation insupportable pour 99 % des citoyens qui n'en ont pas. compétences de codage existantes. Avec ce lancement, Anaconda augmente l'accessibilité en fournissant un cadre qui permet à chacun d'acquérir de l'expérience dans le développement Python.

Le secteur de la science des données a connu un essor au cours de la dernière décennie, la prise de décision basée sur les données étant devenue la norme, propulsant les data scientists au troisième rang mondial. Glassdoor's 50 meilleurs emplois en Amérique pour 2022. Mais même si l'industrie est florissante, il est encore possible de perfectionner la main-d'œuvre actuelle et de supprimer les barrières d'entrée existantes pour ceux qui sont curieux du monde du codage. Ce lancement a été la première étape vers la démocratisation de la science des données. De plus, les individus et les organisations qui se concentrent sur le perfectionnement et la reconversion bénéficieront toujours d’un avantage concurrentiel. En fournissant une plate-forme en ligne accessible à tous, sans avoir à télécharger des fichiers ni à configurer des environnements, PyScript offre une excellente opportunité d'apprendre Python, le langage de programmation le plus populaire au monde.

Que pensez-vous de l’avenir du codage ?

L’évolution à venir implique une augmentation de la production globale de code, avec une part importante générée par les machines. Cependant, la validation humaine restera intégrale. L’image conventionnelle de la programmation – saisir du code dans un fichier texte – va se transformer. L’avenir de la construction de systèmes d’information s’écartera des pratiques de codage traditionnelles et englobera un paysage dans lequel le code est généré. Je prédis également que les systèmes émergents se concentreront sur la spécification et la modélisation des données, remodelant ainsi le codage tel que nous le connaissons aujourd'hui.

Anaconda dessert désormais plus de 35 millions d'utilisateurs, à quoi attribuez-vous ce succès ?

Je pense que nous avons atteint cette échelle d'utilisateurs en proposant une grande variété de matériels et d'outils pédagogiques adaptés à tous les types d'utilisateurs, allant des étudiants aux codeurs professionnels. À mesure que l’innovation technologique se poursuit, le besoin de compétences Python ne cesse de croître dans presque tous les secteurs. Grâce à notre mission de démocratiser Python, en rendant le codage et les principes fondamentaux accessibles à tous, nous sommes en mesure de fournir les ressources nécessaires pour développer les compétences nécessaires aux emplois d'aujourd'hui et de demain.

L'une de vos passions est d'élargir l'accès à la maîtrise des données. Pourriez-vous partager quelques détails concernant vos efforts dans ce domaine ?

Je crois que si nous atteignons les étudiants dès qu'ils débutent dans la science des données, nous pouvons faire des progrès plus significatifs dans notre mission visant à parvenir à une maîtrise des données à l'échelle mondiale. Pour soutenir cela, Anaconda a commencé à collaborer avec des écoles secondaires aux États-Unis et dans le monde pour organiser un Salon de la science des données qui rassemble les étudiants pour mettre en valeur leurs compétences Python, partager des projets innovants et potentiellement gagner des bourses universitaires. De plus, nous avons récemment introduit Apprentissage anaconda, qui propose plus de douze cours, accordant aux étudiants qui les terminent avec succès un certificat qui peut améliorer leurs chances d'obtenir un emploi ou de progresser dans leur parcours éducatif. Cahiers Anaconda est également conçu pour aider les gens à se lancer immédiatement dans la science des données et le codage Python. En mai 2023, Anaconda a acquise ÉduBlocks, une plateforme gratuite apportant des compétences fondamentales en codage aux étudiants de la maternelle à la 12e année et aux professionnels débutants. Grâce à cette acquisition, EduBlocks contribuera à la mission d'Anaconda de démocratiser les données et les compétences Python pour la main-d'œuvre future. Alors que la science des données et les modèles IA/ML continuent de gagner en popularité dans le travail et la vie personnelle, Anaconda peut être la source de conseils et de formations pour tirer parti de ce nouveau monde.

Pourquoi l’avenir de l’IA devrait-il être complètement ouvert ?

Tout comme mes sentiments concernant l’open source, la transparence et la collaboration conduiront à un développement plus réussi de la technologie de l’IA et bénéficieront au bien commun de la société dans son ensemble. S’il est indéniable que la course aux armements en matière d’IA constitue un moment technologique passionnant, l’utilisation généralisée des modèles d’IA pourrait inonder Internet d’informations non générées par des événements du monde réel qui contamineraient les futurs ensembles de données de formation pour les futurs modèles. Cela conduira à un effet de « cannibalisme des modèles », dans lequel les modèles futurs s’amplifient et sont à jamais biaisés par les résultats des modèles passés. Au rythme du déploiement de nouveaux modèles, les débats éthiques autour de l’IA, tels que les préoccupations juridiques/droits d’auteur, et les préjugés dans la formation des modèles ne peuvent plus rester en veilleuse. Le développement ouvert s'accompagne d'une plus grande accessibilité et de la possibilité pour un groupe plus large d'horizons, de compétences et d'expériences de travailler ensemble, créant ainsi un effet domino vers des résultats plus réussis (et éthiques).

Quelle est votre vision du futur de l'IA ?

J'anticipe l'émergence de modèles d'IA plus compacts et plus compréhensibles. La résolution des problèmes liés aux droits de contenu et aux droits d’auteur sera cruciale. Attendez-vous à une adoption généralisée de ces technologies d’IA dans des scénarios commerciaux réels et des expériences client. L’accent sera désormais mis sur l’orientation et la formation de l’IA pour une utilisation positive. Cette transition peut être comparée à l’évolution des moteurs – passant du plus grand au plus petit, avec un nouvel accent mis sur les applications automobiles.

Nous avons désormais accès à une forme d’intelligence « de base » capable d’accomplir des tâches qui exigeaient autrefois une expertise humaine – pas forcément difficiles, mais nécessitant une agilité dynamique. Il s’agit de cas d’utilisation auparavant négligés en raison de la nécessité d’une intervention humaine, mais avec l’avènement de l’IA, ce défi autrefois difficile est désormais réalisable.

Merci pour les excellentes interviews, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter Anaconda.