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Matthieu Scordia, data scientist chez Dataiku

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    Matthieu Scordia, jongleurs de données chez Dataiku (DR).
  • Dossier

    Les data scientists ont la cote. Au coeur du big data, ils sont en charge de la gestion et de l'analyse de données d'une organisation afin d'en extraire de la valeur. Matthieu Scordia, data scientist chez Dataiku, nous éclaire sur son parcours et son quotidien.

    Ce que Matthieu Scordia préfère dans son travail, c'est l'approche scientifique des données. Cela tombe bien, car effectuer des séries d'expérimentations sur celles de ses clients est son quotidien. Le jeune homme de 27 ans est data scientist chez Dataiku, une jeune pousse parisienne fondée en janvier 2013 par des anciens d'Exalead (Dassault Systèmes). Dataiku développe une plateforme logicielle, Data Science Studio (DSS), qui facilite et accélère l’analyse de données et le développement de services prédictifs en environnement big data.

    Observer les bénéfices

    Matthieu Scordia a été embauché chez Dataiku quelques mois à peine après sa création, à la fin du stage de fin d'études qu'il y a réalisé. Titulaire d'une licence en informatique et d'un master en intelligence artificielle et décision (IAD) de l'université Pierre et Marie Curie (Paris VI), le jeune homme est chargé depuis deux ans d'accompagner les clients de Dataiku dans l'analyse et dans la création, grâce à DSS, de services prédictifs à partir des données. 

    Il intervient à deux niveaux : lors de l'avant-vente, en montrant aux entreprises quel modèle, construit à partir de leurs données, pourra générer du ROI grâce à la plateforme DSS ; mais aussi une fois la vente du logiciel réalisée, pour accompagner le client dans le projet qu'il souhaite développer. "Cette seconde phase est très intéressante, explique Matthieu Scordia, car c'est à ce moment-là que les expérimentations réalisées en amont sont mises en oeuvre. Je peux alors observer concrètement l'impact de mon travail et vérifier le bien fondé du bénéfice calculé avant la vente".

    Travailler sur des ensembles de données variés

    Un autre aspect de son job que Matthieu ​Scordia apprécie particulièrement, c'est la variété des domaines dans lesquels il intervient : "Nous travaillons avec des clients venus de secteurs très différents, explique-t-il ; il peut s'agir de la banque, du divertissement ou encore de l'e-commerce. Et même si la méthode est toujours à peu près la même, travailler sur des ensembles de données très variés fait que les questions et les solutions sont toujours inédites".

    Matthieu Scordia a récemment collaboré avec 

    l'entreprise française Coyote System, connue pour ses boîtiers connectés d'aide à la conduite (et avertisseurs de radars). Coyote souhaitait mieux connaître ses 4,8 millions de clients pour mieux les accompagner. Pour cela, elle a fait appel à Dataiku afin que ses données soient analysées et qu'un "modèle" soit généré pour optimiser son offre. Matthieu Scordia a donc créé des agrégateurs afin de récupérer l'ensemble des données produites par les boîtiers (fréquence et jours de connection, kilomètres parcourus, durée des trajets, etc.). Il les a même enrichies et croisées avec des données démographiques de l'Insee afin d'affiner toujours plus sa connaissance des habitudes des gens, selon leur situation géographique. Le data scientist a ensuite créé des variables très précises facilitant l'analyse des données et leur segmentation afin d'en tirer un apprentissage, puis des algorithmes
    permettant une automatisation des flux pour une exploitation opérationnelle par Coyote. Grâce à ce projet, Coyote a ainsi amélioré la connaissance de ses clients et proposé une offre personnalisée pour s'assurer d'une clientèle toujours plus satisfaite.

    Application d'aide au parking

    Le data scientist de Dataiku a également travaillé avec l'entreprise spécialisée dans les équipements et solutions pour le stationnement et la mobilité urbaine Parkeon. Détentrice de plus de 50 % du parc mondial d'horodateurs, Parkeon souhaitait développer une application mobile prédictive d'aide au parking et cherchait donc à exploiter les données en provenance des parcmètres afin de modéliser la dynamique de stationnement dans chaque ville, dans chaque quartier et même dans chaque rue. Le modèle statistique obtenu a ainsi été embarqué dans une application smartphone grand public et gratuite, Path-to-Park, permettant de calculer en temps réel la "pression" de stationnement dans la zone où un conducteur souhaite se garer. "Mon job est de faire monter en compétences l'analyste de données de l'entreprise qui fait appel à nous, explique Matthieu Scordia, pour qu'une fois l'application créée et déployée dans son organisation, il puisse ensuite être autonome".

    Présent dès les débuts de Dataiku, il a vu l'entreprise grossir et asseoir sa position parmi les leaders du big data français. "On est passé de 7 à bientôt 50 en un peu plus de deux ans, explique-t-il ; c'est une expérience assez unique à vivre ! Je me verrai bien tout recommencer un jour, termine-t-il, pourquoi pas en montant ma propre boîte ?".

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    Si, dans les entreprises, les données s'accumulent, des stratégies big data ne s'y sont pas pour autant généralisées. Les interrogations que le big data suscite sont nouvelles, comme les modèles de développement économiques, les outils ou les compétences.
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