À la découverte du métier d'Édouard : Data Scientist

   

Nous vous proposons de découvrir les talents d'Energiency au travers d'interviews de nos collaborateurs. Pour ce mois de juin c'est Édouard qui nous présente son métier et l'importance de celui-ci pour vous aider et vous accompagner dans vos projets d'économies d'énergie !

 

Peux-tu te présenter en quelques mots ?

Je suis Édouard Blondel, Data Scientist depuis 2018 chez Energiency.

 

En quoi consiste ton métier chez Energiency?

Le Data Scientist chez Energiency traduit les données clients en langage statistique afin de créer des modèles qui permettent de détecter des économies d’énergie.

 

Quelles sont les principales missions/travaux que tu réalises au quotidien ?

Au quotidien je fais du travail exploratoire pour nos clients afin de pousser l’analyse de leurs consommations un cran plus loin. Je réponds à des questions précises sur des modèles. Enfin, je m’occupe de l’amélioration continue de nos modèles afin qu’ils restent à la pointe de la data science.

 

Quels sont les bénéfices de ton métier pour les clients Energiency? 

Je rencontre les clients dès le début de leur relation avec Energiency afin de comprendre leur vision et leur métier et ainsi créer ensemble des modèles statistiques d'intelligence artificielle qui répondent à leurs besoins. 

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Quels sont les plus gros challenges que tu rencontres dans ce métier ? 

Le plus grand défi est d’allier la connaissance de l'énergie et la compréhension approfondie des processus industriels avec les algorithmes, afin de trouver systématiquement le modèle qui correspondra aux réalités de la production. 

Par exemple, une machine qui se détériore nécessitera un modèle statistique particulier qui ne pourra être créé que grâce à la compréhension intime des enjeux de production de nos clients.

 

Quels sont les principaux enjeux de tes interlocuteurs ? 

L’enjeux principal pour mes interlocuteurs est de piloter leur consommation énergétique grâce à des outils précis et en lesquels ils ont confiance : en l’occurrence des modèles et des indicateurs de performance.

 

Peux-tu nous parler de ta plus belle réalisation/ton plus beau projet ? 

Dernièrement, un projet intéressant fut la modélisation d’un four qui se détériore afin de pouvoir qualifier des sur-consommations, celles-ci étant liées soit à la détérioration inhérente au four, soit à des actions spécifiques. En pratique, la détérioration du four n’étant pas linéaire, les échanges avec le client nous ont permis de comprendre comment se manifeste cette détérioration et comment la mesurer efficacement : c’est donc dans ces échanges humains que nous avons trouvé la clé qui a permis de faire de ce projet un succès.

 

Quelles sont les compétences requises pour exercer ce métier ? 

Les compétences clés sont une grande rigueur et une bonne capacité d’abstraction (capacité d’analyse et de prise de recul pour aborder un problème). Il est essentiel de pouvoir à la fois coder et élaborer des modèles mathématiques de manière précise, et aussi conserver une approche globale pour toujours rester extrêmement pertinent dans nos recommandations.

 

Peux-tu nous dire ce que tu préfères dans ton métier ? 

J’ai la chance de pouvoir apporter des réponses précises à nos clients : dans un premier temps, j’aborde la problématique des économies d’énergies de manière très pratique, ensuite j'analyse pour comprendre, puis je reformule de manière statistique afin de pouvoir répondre aux objectifs. Le plus satisfaisant pour moi, c’est de pouvoir accompagner et créer une relation avec notre client grâce à ce cheminement intellectuel et ainsi l’enrichir d’un nouveau regard pour son projet d’économies d’énergie.

 

Pour conclure un mot, une image pour décrire ton métier ?

Une image : celle de l’arbre. D’abord car l’arbre est le symbole de la transition énergétique qui est lancée et à laquelle nous participons avec Energiency. Ensuite, parce que j’aime raisonner grâce à des arbres de décision - mes collègues pourront en témoigner. Enfin, l’arbre car chez Energiency nous intégrons dans nos algorithmes de modèles à base d’arbres comme les forêts d’arbres aléatoires !

   
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