ALTEN présente le travail de Data Scientist aux étudiants de l’ISEP

ALTEN était présent à l’ISEP pour une conférence sur le métier de Data Scientist. Marc, ingénieur spécialiste Data Scientist chez ALTEN depuis plus de 3 ans y a présenté son parcours et ses activités, notamment sur ses projets Airbus. Pendant un peu plus d’une heure, les étudiants ont pu poser leurs nombreuses questions sur la Data Science et la façon de devenir ingénieur dans ce domaine d’activité.

Merci au BDE de l’ISEP d’avoir organisé cet échange avec nous. C’est toujours très agréable de constater la volonté et l’implication des étudiants dans de tels partenariats !

On vous propose de découvrir cet échange un peu plus en détails.

Exemple de parcours et les qualités pour être Data Scientist

Marc est devenu Data Scientist après 5 ans d’écoles d’ingénieur à l’INSA de Toulouse avec une spécialisation sur ses dernières années en mathématiques appliquées et plus précisément en Machine Learning et Data Science.

Selon Marc, un bon Data Scientist doit savoir allier compétences mathématiques et informatiques. Mais il doit aussi avoir de nombreux atouts supplémentaires tels que la prise de recul sur la donnée, le regard critique, la curiosité, la capacité à comprendre un besoin métier sans être expert du domaine, la capacité à s’adapter à des sujets divers et variés, etc …

Un Data Scientist est en effet quelqu’un de très polyvalent et passionné par son métier.

Quelques exemples de projets sur lesquels un Data Scientist peut travailler chez ALTEN.

Au sein d’ALTEN, en un peu moins de 4 ans, Marc a eu l’occasion de participer à des dizaines de projets dans des secteurs d’activité très différents d’Airbus (Engineering, Qualité, Customer Service, …). En tant que Data Scientist, il a également eu à faire des projets de Data Analyse ; métier qui consiste plutôt à manipuler la donnée et la rendre exploitable pour répondre à une question métier, sans avoir besoin d’aller jusqu’à de la modélisation. Voici deux exemples de projets présentés lors de cette conférence :

• Data Analyse – Etude des accidents de travail

Dans ce projet d’environ 1 mois, de nombreuses bases de données sur les accidents du travail au sein d’Airbus ont été regroupées et enrichies avec d’autres types de données. Une fois ces données propres et exploitables, des analyses statistiques ont été menées afin de faire ressortir de la valeur au sein des données et des axes d’analyse exploitables par le métier. Au final, une petite application Qlik a été développée pour illustrer les résultats d’analyse les plus pertinents et qui permettent aujourd’hui aux personnes métiers de comprendre leurs accidents de travail et de pouvoir mettre en place des plans d’action pour les réduire au maximum.

• Data Science – Remplissage automatique de formulaire

Aujourd’hui, lorsqu’un avion a un souci, un rapport est fait avec la description du problème : c’est ce que l’on nomme un « event ». Cette description est ensuite analysée pour en ressortir une vingtaine d’informations que le métier peut exploiter pour catégoriser et comprendre le problème. Par exemple la localisation du problème, les impacts qu’il a eu, la responsabilité, … Etant donné le volume d’« event » (des milliers par an), le but de ce projet était de développer un algorithme capable d’extraire automatique du texte la vingtaine d’informations qui sont aujourd’hui traitées manuellement. Via des techniques de Natural Language Processing (NLP) et de Machine Learning, plusieurs algorithmes ont été testés pour réaliser cette tâche. Les performances, bien que très bonnes d’un point de vue statistique n’ont pas suffi à industrialiser le projet. En effet, l’erreur humaine étant très faible sur ce sujet et la nécessité d’un traitement de très haute qualité n’ont pas permis de remplacer l’humain par l’ordinateur. Les travaux réalisés ont alors été déviés de leur usage initialement défini afin d’apporter une plus-value, d’une autre manière, sur des sujets moins critiques (et tolérants plus facilement les erreurs).

C’est avec grand plaisir que nous reconduirons ce genre de conférence avec d’autres partenariats étudiants.