Parcours
Je suis Directeur de Recherche à Inria, l'institut national de recherche en sciences du numérique, basé sur le site de Sophia Antipolis. Mes travaux portent sur les systèmes distribués, les mesures Internet et l'analyse de très grands volumes de données.
J'utilise Python quotidiennement depuis plus de 20 ans, sur des problèmes de recherche concrets qui m'ont conduit à pratiquer en profondeur la plupart des sujets que j'enseigne aujourd'hui : performance numérique, parallélisme, gestion mémoire sur des datasets multi-milliards de lignes, manipulation avancée avec Polars.
Je forme des professionnels au langage Python depuis 2011, en entreprise comme dans le monde académique. À ce jour, mes formations ont été suivies par des équipes chez Orange, Cisco, Intel Mobile Communications, Gemalto, EPCOS, Transvalor, ainsi que par de nombreux chercheurs et ingénieurs au CNRS, à l'INRAE, à l'INSERM, à l'Observatoire de la Côte d'Azur et à l'Université Côte d'Azur.
Travaux de recherche
Mes travaux portent sur les systèmes distribués, les mesures Internet à grande échelle, et l'analyse de très grands volumes de données. Quelques projets significatifs :
- Sotweet — Études à grande échelle sur Twitter : analyse complète du graphe social (505 millions de comptes, 23 milliards de liens) et étude de la propagation d'information. L'une de nos publications a notamment montré que près de 6 personnes sur 10 partagent un article sur Twitter sans l'avoir lu. Résultats publiés à ACM SIGMETRICS 2014 et ACM SIGMETRICS 2016, et largement repris par la presse internationale : Washington Post, Fortune, El Diario.
- Bluebear — Analyse des menaces à la vie privée sur Internet. Monitoring continu de 148 millions d'adresses IP téléchargeant 2 milliards de copies de contenus via des protocoles pair-à-pair (BitTorrent, Tor, Skype). Publications dans LEET 2010, LEET 2011, ACM SIGCOMM/USENIX IMC 2011 ; couverture par le New York Times, Le Monde.
- ElectroSmart — Mesure crowdsourcée de l'exposition aux ondes radiofréquences (antennes cellulaires, Wi-Fi, Bluetooth), déployée sur smartphones grand public : 254 410 utilisateurs uniques dans 13 pays, de janvier 2017 à décembre 2020. Publication dans Environment International.
- Analyse du graphe de transactions Bitcoin — Traitement de l'intégralité de la chaîne de transactions Bitcoin depuis ses débuts — 16,5 milliards de liens entre 1,5 milliard d'adresses — manipulation en Python avec Polars sur fichiers Parquet partitionnés.
Cette pratique sur des données réelles à grande échelle nourrit directement le contenu de mes formations. Au-delà du code, ces projets m'ont donné l'expérience du sens de l'analyse : savoir poser les bonnes questions sur un dataset volumineux, identifier les patterns significatifs, et construire des pipelines reproductibles pour des analyses qui tiennent la route scientifiquement.
Page personnelle Inria complète : www-sop.inria.fr/members/Arnaud.Legout/
Le MOOC Python sur FUN
En 2014, j'ai co-créé avec Thierry Parmentelat le premier MOOC francophone consacré à Python, hébergé sur la plateforme FUN. Une seconde version, dédiée à Python 3, a été publiée en 2017. Depuis 2019, le MOOC est ouvert en permanence à l'inscription.
Le cours a accueilli à ce jour plus de 200 000 inscrits et a été utilisé comme support pédagogique par Sorbonne Université, CentraleSupélec et plusieurs autres établissements.
MOOC Python 3 — des fondamentaux aux concepts avancés (FUN MOOC, 200 000 inscrits)
Ma façon de former
Mon expérience de chercheur, d'enseignant universitaire et de formateur en entreprise m'a appris une chose : la qualité d'une formation ne se mesure pas au volume de slides parcourus, mais à la capacité des participants à transposer ce qu'ils ont appris dans leur propre code.
Je construis mes formations autour d'exercices pratiques sur notebooks Jupyter, avec des cas d'usage proches des problèmes réels que rencontrent les participants. Je m'assure que chaque concept est compris avant de passer au suivant, quitte à adapter le rythme au groupe. Je reste disponible pour les questions ponctuelles dans les semaines qui suivent la formation : la transmission ne s'arrête pas le dernier jour.