Data Science : 4 questions flash à Karl Neuberger, Quantmetry

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Data Science : 4 questions flash à Karl Neuberger, Quantmetry

Convaincu que l’analyse de données constituera la prochaine révolution, Karl Neuberger a rejoint Quantmetry en 2013, une startup qui identifie, forme et place les meilleurs profils statisticiens spécialistes de la data. Il gère aujourd’hui une équipe pour mener à bien des projets scientifiques et expérimente les apports de la Big Data pour les entreprises. À l’occasion de la prochaine Conférence Data scientist qui aura lieu le 9 juillet prochain à Paris, Karl Neuberger nous donne sa vision du secteur.

Neuberger

Quel est votre définition de la data science?

Le terme de data science est extrêmement général, il s’agit principalement d’analyser des données pour en sortir de la valeur. Le terme est relativement nouveau et surtout il est amené à évoluer avec le temps en vu des mutations technologiques et de l’apparition de nouveaux objets connectés. Le data scientist, quant à lui, est la personne à qui une entreprise va confier ses données, variées et volumineuses (big data), et qui devra se débrouiller pour en extraire de la connaissance tout en gardant en tête les objectifs côté business et côté IT.

Pourquoi les organisations ont-elles besoin de Data Scientists ? 

Il y a une réelle demande et un réel besoin des entreprises d’avoir un profil data scientist au sein de leurs structure. Les entreprises sont toutes dans une phase de transformation digitale et les nouveaux modèles bousculent les process internes. Elle veulent récupérer de nouveaux clients, développer de nouveaux modèles de production mais surtout créer de la valeur. Et c’est par l’analyse de leurs données qu’elles vont pouvoir améliorer leurs objectifs. C’est également indispensable pour piloter des projets et travailler de manière collaborative et donc encourager la création.

Le Big Data permet-il de « prédire l’avenir » ?

Le Big Data repose sur la construction de modèle prédictif. Ça commence par une information banale qui, capturée dans l’univers des big data, devient alors prédictive. On va donc pouvoir connaître quelles vont être les tendances de consommation en fonction de certains paramètres, que ce soit la météo, les habitudes de consommation… Mais il ne faut pas oublier que les entreprises ne veulent pas prédire l’avenir, elles veulent le changer.

Dans ce cadre, l’aspect Big Data va permettre de capter de manière plus systématique les comportements utilisateurs et les entreprises vont alors agir en fonction de ce que les données prédisent.

Quelles sont les bonnes pratiques du milieu ?

  • Il faut essayer de stocker un maximum et historiser ses données pour un jour les utiliser et créer des modèles utiles
  • Débuter avec des « proofs of concept » : ce sont petits projets innovants, mis en lumière pour montrer que la data science à un réel intérêt au lieu de se lancer dans des grands projets qui sont parfois très coûteux et ne créent pas de valeur immédiatement.
  • S’entourer d’experts car le sujet traite des nouvelles technologies et évolue très vite ce qui nécessite un accompagnement tout au long de la mise en place.

Quelles sont les personnalités du milieu à suivre en ce moment ?

  • Andrew Ng qui est à la fois chercheur et ancien responsable du Brain Project chez Google et est LE gourou de l’intelligence artificielle.
  • Yann Lecun : professeur et spécialiste de l’intelligence artificielle il est l’un des petits génie récemment recruté par le géant du web Facebook.
  • Le blog Quantmetry : pour rester informé sur l’avenir, les enjeux et les perspectives de la Data.

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