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[Edito] Le data scientist, nouveau roi du monde

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Ils sont passés par Normale Sup’, l’X ou Supélec, ils sont ingénieurs et ont fait une thèse en maths ou en physique, ils ont suivi le master Big data de Télécom ParisTech ou le cursus Business analytics d’HEC. Les meilleurs, à la sortie, affichent un salaire à six chiffres, et les autres, qui démarrent autour de 60 000 euros annuels, y prétendront l’année suivante. Autrefois, ces génies des équations rejoignaient le mastère de Nicole El Karoui et devenaient « quant », c’est-à-dire spécialistes des titres financiers sophistiqués ou traders sur les marchés, gros bonus à la clé. Désormais, ils font fortune comme data scientists.

Leur Graal ? Des entreprises comme Ekimetrics, un leader européen du modeling et du big data, start-up champignon créée par une poignée de polytechniciens en 2006, dotée aujourd’hui de 140 consultants dans 40 pays, avec des bureaux à Londres, Tokyo ou New York. Ou BCG Gamma, une activité du Boston Consulting Group spécialisée dans le big data et les « advanced analytics », fondée et dirigée par un Français, Sylvain Duranton. Il manage une centaine de data scientists intervenant souvent en pool avec des consultants.

Cocorico ! La France est, loin devant l’Allemagne, l’un des champions mondiaux de la data science, ce nouveau pétrole. Car il s’agit bien d’exploiter les incroyables gisements de données que produisent toutes les entreprises à l’heure du numérique. Et dont la plupart, aujourd’hui, ne savent pas quoi faire.

L’un des plus riches réside dans l’analyse des comportements des clients, donc leur prédiction, et partant, la personnalisation des offres. Une grande chaîne de cafés américaine, dans l’un de ses établissements proche d’une université, est capable de dire au vu de la consommation de ses clients-étudiants (de leurs choix de produits, horaires d’achat, modes de paiement…) en quelle année ils sont et s’ils passeront en année supérieure ! Les données permettent aussi l’optimisation des dépenses marketing : trouver le meilleur rendement pour un investissement promotionnel sur le web, le meilleur emplacement pour un magasin, réaliser une meilleure prévision des ventes (car les commerciaux, lorsqu’ils annoncent leurs prévisions, ont des biais naturels) et allouer les capacités de production en conséquence…

Il y a aussi, bien sûr, la maintenance prédictive. Monter sur une éolienne coûte cher, donc il faut effectuer l’entretien au bon moment, ni trop souvent, ni trop tard ; or ce moment dépend de la vitesse du vent, des vibrations subies, de la météo passée… L’algorithme donnera le timing idéal appareil par appareil. Pour les assureurs, il s’agit de profiler leurs clients, mais aussi de gagner du temps. Hier, après un accident de voiture, ils envoyaient un expert examiner le véhicule chez le garagiste afin de valider son devis. Aujourd’hui, aux États-Unis, le garagiste peut envoyer des photos des dommages, et le robot vérifiera si le montant demandé est cohérent avec les images !

Le monde manque de data scientists et en aura besoin éternellement. Or les Français sont créatifs et doués en maths. Pourquoi n’en formons-nous pas davantage ? « Commençons par faire sauter les quotas dans les écoles d’ingénieurs », répond Sylvain Duranton, qui veut faire de Paris le « premier hub pour la data science ». Et d’y voir une utilité collective : « La vraie promotion sociale, en France, c’est dans ces métiers qu’on la trouvera. » 

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