Comment démarrer son projet pour s’assurer du meilleur ROI ? Quelles données choisir ? Quelles méthodes appliquer ? Comment concilier contraintes industrielles et performance des méthodes data science pour répondre aux problématiques ciblées ? 

L’équipe DiagRAMS répond à ces questions. Interview croisée de Florent Dewez, Data Scientist Senior, et Hugo Nini, Responsable d’Affaires, pour comprendre la richesse de leur expertise au service des projets.

Avant toute chose, parlez-nous de vous

Hugo Nini – J’ai 31 ans. Après avoir travaillé dans l’industrie automobile sur des projets de performance de process, j’ai rejoint DiagRAMS Technologies en tant que Responsable d’Affaires pour faire le lien entre la problématique client et notre solution data-driven d’amélioration des performances industrielles. 

Florent Dewez – J’ai 33 ans et suis Senior Data Scientist pour DiagRAMS Technologies. Mon doctorat en Physique et Mathématiques m’a amené à travailler dans des laboratoires de recherche, et notamment à Inria (Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique) sur des projets industriels tels que l’optimisation de trajectoires d’avions. Aujourd’hui mon métier est de répondre aux problématiques du terrain (souvent complexes) via le prisme des mathématiques.

Vous travaillez main dans la main dès le début d’un projet. En quoi est-ce essentiel ?

H.N. – Il s’agit en amont d’avoir un échange fructueux avec le client, le challenger, pour mieux comprendre ses problématiques, mieux définir le cahier des charges, identifier les données pertinentes. L’objectif : cibler le bon dataset (éviter l’effet «shit in, shit out»). C’est pourquoi il est important de se rendre sur site avec les data scientists, voir les machines, découvrir les process et rencontrer l’équipe technique.

F.D. – Le client peut nous communiquer au départ un volume de données très important, qui provient de nombreux capteurs, sur plusieurs années, et donc ce qui peut donner lieu à une multitude de variables à analyser. L’idée est de ne pas partir à l’aveugle et c’est toute l’expertise métier de Hugo qui va permettre de cadrer nos approches data / IA pour mieux comprendre le process : quel capteur pour quelle donnée ? Quel phénomène analyser ?… Le but est d’aller tout de suite dans la bonne direction.

En quoi votre expertise nourrit le travail de l’autre ?

F.D. – De mon côté, les échanges avec Hugo me permettent de mieux analyser les process, de me focaliser sur les bons indicateurs métiers pour définir la meilleure approche possible. L’idée est d’isoler le problème dans les données, d’arriver à créer le bon modèle prédictif pour surveiller peu de facteurs, mais les plus pertinents. En retour, mon analyse guide Hugo dans sa relation avec le client et cela permet de répondre exactement à sa demande.

H.N. – Venant d’univers différents, ce sont justement nos nombreux échanges qui vont nous faire avancer sur nos métiers et sur les projets. Notre collaboration permet de faire le lien entre le client et les données, la problématique et sa réponse avec la solution sur-mesure. Je permets à Florent de contextualiser l’étude de data science, quand lui me donne l’opportunité d’accéder à la bonne donnée pour gagner en clarté et au final en efficacité.

Cette collaboration a-t-elle aussi un impact sur le livrable pour le client ?

F.D. – Notre double expertise permet d’orienter le client pour collecter les données nécessaires, développer de notre côté les modèles prédictifs afin de répondre au problème ciblé et mettre en place les actions requises. C’est notre collaboration qui permet de gagner en efficacité, avec une solution qui masque la partie complexe au client.

H.N. – L’objectif est d’avoir des quick wins avec un ROI rapide pour le client. Avec mon expérience industrielle, je me mets facilement à la place d’un manager ou d’un technicien de maintenance et je sais quelles informations métier sont attendues. Pour répondre aux problématiques de nos clients, nous développons une approche sur mesure qui est pour autant déployable à large échelle si besoin.

Échangeriez-vous vos métiers ?

H.N. – Florent est une personne très pédagogue, qui prend le temps de répondre à toutes mes questions sur les modèles prédictifs. À son contact, j’apprends énormément sur la data, le code, la visualisation et ce sont au final les clients qui en bénéficient. Maintenant, de là à en faire son métier… C’est un métier passionnant de transformer une problématique terrain en une solution de surveillance basée sur des modèles scientifiques, j’ai trop besoin de relationnel, je ne peux pas vivre dans le noir 😉

F.D. – J’ai une formation de scientifique, donc une curiosité naturelle et c’est un plaisir de confronter nos idées et approches avec des cas concrets. Ça me permet de mieux intégrer les contraintes industrielles de toutes les parties prenantes. En faire son métier ? S’il est très enrichissant d’avoir sa vision macro du sujet à traiter et d’apprendre au contact de la relation client, l’aspect scientifique me manquerait…