Press enter to see results or esc to cancel.

Pourquoi toute entreprise devrait recruter un data scientist

Avec le “big data” et consorts, on parle tous les jours de données, de données, de données, de données. Quel intérêt pour l’entreprise, et surtout, pourquoi à notre avis toute entreprise devrait faire appel à un Data Scientist à un moment de son existence ?

Parce que c’est un énorme avantage concurrentiel

Toute entreprise brasse des giga-octets de données à fort potentiel, sans forcément le savoir. Les données ont en effet une valeur énorme. Prenez par exemple une entreprise qui fabrique des robots aspirateurs : rien de plus bête qu’un robot qui ramasse la poussière de façon automatique… Oui, mais si le robot se met à collecter de la donnée (avec le consentement de l’utilisateur !!), celui-ci peut être programmé de façon plus efficace que les robots concurrents.

Si du point de vue du consommateur, la perspective de voir le plan de son appartement vendu à Amazon ou Apple peut paraitre effrayante, du point de vue de l’entreprise, opérer robot plus efficace et plus intelligent que celui des concurrents est un avantage énorme.

Sans aller jusqu’à piller la vie personnelle des utilisateurs, une entreprise dispose d’une liste de clients, de ventes, bref d’informations essentielles sur sa vie et son fonctionnement. Mais en fait-elle quelque chose ? Et si par exemple le service marketing ajustait sa segmentation en temps réel par rapport aux ventes ou aux comportements des clients ? C’est ce que permet aujourd’hui le marketing automation.

Et le rôle du Data Scientist, là-dedans ? Eh bien, il va savoir trouver du sens à des données aujourd’hui dormantes, un sens que vos concurrents ignorent peut-être jusqu’à présent.

Parce que c’est un moteur d’innovation

Chez NumeriCube, une fois que nous avons compris l’aspect technique du métier de Data Scientist, nous avons tout de suite compris le potentiel que pouvait revêtir cette compétence dans nos projets. Quelques exemples ?

  • Ré-écrire un algorithme procédural grâce au Deep Learning. Avantage : l’algorithme s’adapte en permanence.
  • Automatiser des tâches qui jusqu’à présent nécessitait une intervention systématique des utilisateurs. Un exemple avec SelfPass, notre plateforme de fidélisation dématérialisée. Grâce à la reconnaissance visuelle (autre champ de compétence de nos data scientists), nous allons annoncer une avancée majeure dans les semaines qui viennent…
  • Les maîtres mots sont “détecter” et “prédire”. Partout où une donnée manque, sur la base de l’expérience, on peut la déduire. Facile dès lors de concevoir des interfaces utilisateur adaptatives qui “comprennent” ou du moins anticipent les réactions des usagers…

Bref, un Data Scientist à la maison, c’est un tremplin vers l’innovation.

Parce que vos données ont du talent

Nous l’avons vu ci-dessus, les données brutes inexploitées ont parfois des choses à nous révéler (c’est particulièrement vrai pour le marketing). Mais nous pouvons aller plus loin ! Pourquoi ne pas prédire la saisonnalité des cycles de vente de l’entreprise ? Pourquoi ne pas utiliser les données “dormantes” pour détecter en amont les clients à risque ou au contraire ceux qui ont un énorme potentiel mais ne sont pas encore exploitées ?

Chaque entreprise est unique, chaque carnet de commande ou historique des ventes est unique. Et un Data Scientist qui sait extraire de ces données des tendances, des marqueurs forts ou des signaux qui étaient restés inaperçus jusqu’à présent, c’est un ROI assuré.

Parce que demain se prépare aujourd’hui

(désolé pour ce slogan oscillant entre l’agence bancaire, l’intérim ou le vendeur d’électro-ménager)

Plus sérieusement, alors qu’Elon Musk et Mark Zuckerberg se déchirent au sujet de l’Intelligence Artificielle pour savoir si elle va tous nous asservir ou pas, nous autres, pauvres mortels qui n’avons pas encore notre ticket pour Mars, nous avons une vie à mener.

Et même si je ne crois absolument pas à l’émergence d’une intelligence supérieure à celle de l’humanité à court terme, je crois beaucoup plus en l’intelligence spécialisée. Les exemples existent à foison et il vous suffit de prendre votre téléphone entre les mains pour en avoir des dizaines (que ce soit l’iPhone qui se “souvient” d’où vous avez garé votre voiture, ou bien Google Translate qui traduit à la volée une image d’une langue étrangère, sans parler évidemment des assistants personnels…). Bref, demain, c’est maintenant.

Et l’avenir n’a pas l’intention d’attendre ceux qui resteraient à la traine… Alors histoire de ne pas rester en marge, si vous faisiez appel à un Data Scientist?

Ça tombe bien, on est là pour ça !