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Yann, data scientist
Yann, 37 ans, a une formation d’ingénieur statistique, datascience et big data. Il occupe son poste actuel depuis 2019. Auparavant, il a notamment été consultant puis responsable datascience chez Manutan Collectivités et a travaillé au sein du cabinet de conseil Novencia. Portrait.
Quelle est la mission d'un data scientist ?
Aujourd’hui chez MAIF, on collecte une grande diversité de données, sur nos échanges avec les sociétaires, les informations relatives à leur foyer, les risques auxquels ils sont soumis et bien d’autres sujets. La mission du datascientist, c’est d’extraire de la connaissance ou de développer des solutions d'intelligence artificielle à partir de ces données, au service des métiers. Parmi les solutions d’IA que nous avons créées, il y a par exemple Mélusine, qui repère les thématiques traitées dans les courriels des sociétaires, et Carabosse, qui lit les constats scannés par les assurés victimes d’un sinistre. L’intérêt de ces outils est de pouvoir rediriger instantanément ces informations vers les services concernés.
Quelles compétences sont nécessaires pour exercer ce métier ?
Pour exercer ce métier, il faut avoir des compétences informatiques, maitriser les fondamentaux méthodologiques et mathématiques, et bien connaitre l’entreprise et sa stratégie afin d’identifier quels seraient les meilleurs usages à faire de la data.
A quoi ressemble le quotidien d'un data scientist ?
Mes journées dans l’équipe de la Datafactory sont variées. Il y a de la programmation, du pilotage de projet, des temps de co-construction avec les métiers et aussi des temps de partage au sein du collectif datascience. J’aime cette diversité et continue à être passionné par la technique, qui évolue en permanence.
C'est particulier d'être data scientist à la MAIF ?
Très ! D’abord, parce que MAIF a saisi tôt les enjeux de l’exploitation des données et y a consacré des moyens, elle est donc avancée sur le sujet. Et puis nous illustrons son engagement d’entreprise à mission en ayant à cœur de développer des solutions éthiques et humaines, dans un contexte d’interrogations multiples autour de l’intelligence artificielle. Nous travaillons en équipes pluridisciplinaires, mettons les métiers et leurs besoins au cœur de notre réflexion, restons vigilants sur les dérives éventuelles comme les risques de discriminations, et faisons preuve d’un maximum de transparence et de pédagogie.
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