• Interview

Data scientist : un métier autour de la modélisation de données, de la création d’algorithmes

  • Digital
Data Scientiste

Santé, sécurité, transports, banque, assurance, marketing, de plus en plus de secteurs recherchent des data scientists. Leur rôle : créer des algorithmes à partir de gros volumes de données pour faciliter des tâches, faire des prédictions, aider à la décision et produire de l’intelligence artificielle. Les explications de Fajwel Fogel, data scientist chez Sancare.

Diplômé de l’ENSAE (École nationale de la statistique et de l'administration économique), Fajwel Fogel est data scientist chez Sancare, une start-up parisienne qui conçoit des logiciels pour les établissements hospitaliers. Il nous explique son métier.

« Nous concevons un logiciel qui permet de retrouver, à partir du dossier patient, tous les diagnostics qui ont été réalisés sur le patient afin de permettre à l’établissement un meilleur remboursement. L’objectif est de remplacer une tâche fastidieuse et chronophage en une activité simple, rapide et permettant de gagner en qualité.
Nous sommes une équipe de 12 personnes composée de 6 data scientists. Notre mission : créer un algorithme permettant d’enseigner au logiciel à identifier les diagnostics. »

Que fait un data scientist ?

« Il est capable de donner du sens à un gros volume de données. Dans un premier temps, il analyse les données qu’il peut utiliser. Pour cela, il réalise des statistiques, des graphiques… Puis il propose une application de ces données (comment peuvent-elles être utilisées ? A quelle fin ?), généralement en collaboration avec des profils plus spécialisés business. Il cherche ensuite à concevoir l’application, à la modéliser en créant un algorithme qui sera intégré dans un logiciel. »

Quelles sont les compétences d’un data scientist ?

« Lorsqu’il envisage une modélisation, il effectue un travail de recherche et de documentation pour vérifier l’état de l’art scientifique et informatique dans le domaine, pour vérifier qu’il n’existe pas déjà une solution. Il doit avoir un background scientifique pour comprendre les méthodes, se tenir informé des avancées technologiques et parler anglais. Il doit aussi avoir des compétences en programmation importantes pour tester son application afin qu’elle puisse ensuite être utilisée de façon systématique. Il doit aussi comprendre les métiers pour répondre au mieux au besoin du commercial et les traduire en modèle informatique. »

Pourquoi ce métier a-t-il le vent en poupe ?

« Le métier est en quelque sorte dans la "hype" de l'intelligence artificielle. Il y a une offre importante sur le marché du travail et les salaires sont attractifs : en France, après une grande école d’ingénieur, un data scientist gagne environ 45 000 euros brut par an. Dès qu’il acquiert de l’expérience, son salaire peut grimper très vite. Aux Etats-Unis, un jeune diplômé peut gagner entre 100 000 et 200 000 dollars en début de carrière. La France se positionne d’ailleurs bien dans le domaine de l’intelligence artificielle : elle bénéficie de très bonnes formations et attirent les entreprises : Facebook ou Google ont par exemple installé des centres de recherche à Paris.
C'est aussi un métier intéressant qui permet de découvrir beaucoup de choses, à la fois dans les méthodes utilisées et dans les données que l'on analyse. »

Isabelle Fagotat © CIDJ
Article mis à jour le 27/05/2019 / créé le 14-08-2018