Hadoop, Spark et le Big Data — Premier contact en Master IA
8 séances de Hadoop Spark au programme de mon Master 1 IA. Pourquoi le Big Data est indispensable pour un ingénieur IA, et ce que j'apprends concrètement sur le traitement distribué des données.
On ne peut pas faire de l'IA sérieuse sans comprendre le Big Data. C'est la conviction que nos professeurs nous transmettent dès le début du module Hadoop Spark, 8 séances réparties de fin février à fin mars 2026 dans mon Master 1 IA à l'École Hexagone. Pourquoi Hadoop et Spark en formation IA ? La question peut sembler légitime : pourquoi un étudiant en IA doit il apprendre des technologies de traitement distribué ? La réponse est simple : les modèles d'IA s'entraînent sur des données. Et en production, ces données ne tiennent pas dans la RAM d'un seul serveur. Comprendre comment des pétaoctets de données sont stockés, distribués et traités est fondamental pour construire des pipelines ML à l'échelle industrielle. Hadoop : le fondement du stockage distribué Hadoop repose sur deux piliers : HDFS (Hadoop Distributed File System) pour le stockage, et MapReduce pour le traitement. L'idée centrale est de diviser les données sur plusieurs machines et de faire voyager le calcul vers les données plutôt que l'inverse. Ce paradigme "data locality" est contre intuitif au premier abord. On est habitué à charger des données dans un programme. Avec Hadoop, c'est le programme qui va vers les données. Ce renversement de perspective est l'une des leçons les plus importantes du module. Apache Spark : la révolution du traitement en mémoire Si Hadoop a révolutionné le stockage distribué, Spark a révolutionné le traitement. Jusqu'à 100 fois plus rapide que MapReduce pour certains workloads grâce au traitement en mémoire, Spark est devenu le standard de facto du Big Data. En Master 1 IA, nous travaillons principalement avec PySpark, l'API Python de Spark. La syntaxe est similaire à Pandas, ce qui facilite la transition. Mais le modèle d'exécution est fondamentalement différent : lazy evaluation, RDDs, DataFrames distribués. La connexion avec le Machine Learning Spark MLlib intègre nativement des algorithmes de ML distribués. Régression, classification, clustering, recommandation — tous conçus pour fonctionner sur des clusters. Quand votre dataset fait plusieurs téraoctets, Scikit learn ne suffit plus. Cette dimension est centrale dans notre formation : apprendre à choisir le bon outil selon l'échelle du problème. Ce que ce module m'apporte concrètement Après ces 8 séances, je comprends l'architecture des systèmes de données à grande échelle, comment optimiser les jobs Spark pour éviter les goulots d'étranglement, la différence entre traitement batch et streaming avec Spark Streaming, et comment intégrer Spark dans un pipeline MLOps complet. Ces compétences sont directement valorisables dans des entreprises qui gèrent des volumes de données importants : e commerce, fintech, IoT industriel.