La start-up du jour : Datascience, des challenges de data scientist au service des entreprises
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Axa et la SNCF ont déjà eu recours à ses services. Mais la start-up doit faire face à la frilosité de certaines entreprises à mettre leurs données à disposition d’un large public
- L’entreprise de demain
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Frenchweb vous propose aujourd’hui de découvrir Datascience, une start-up parisienne fondée en 2013 dont l’objectif est de regrouper une communauté de data scientists pour participer à des challenges au service des entreprises. Plus de détails avec Arnaud Laroche, le co-fondateur.
Frenchweb : Comment avez-vous eu l’idée de votre société?
Arnaud Laroche : Datascience.net est né en novembre 2013, de la volonté commune de Bluestone, notre société de conseil spécialisée dans le traitement du Big Data depuis 1996, et du GENES (Groupe des Écoles Nationales d’Économie et de Statistique, composé notamment de l’Ensae-Paristech, de l’Ensai et du Centre d’Accès Sécurisé aux Données), de créer, et d’animer la communauté de Data Scientists, afin de créer un pont avec le monde de l’entreprise autour de problématiques orientées Data Science.
La Data Science, qui consiste à créer de la connaissance à partir de l’étude de données volumétriques, est une discipline relativement nouvelle. Les entreprises ont des besoins croissants dans ce domaine. Or, la France bénéficie d’un réel vivier d’experts, grâce notamment à la qualité de ses formations en mathématique et sa forte culture scientifique. Mais tous ces talents et tous ces besoins, ont encore du mal à se rencontrer.
Nous souhaitions y remédier car nous avions conscience du solide levier de développement que la communauté peut représenter et son désir de mise en pratique de son expertise. C’est donc assez naturellement que Bluestone, s’est rapprochée du GENES, pour développer ensemble la plateforme datascience.net, et impliquer tous les acteurs du domaine.
A quel besoin apportez-vous une réponse ?
Datascience.net répond aux besoins d’innovation, d’amélioration et d’adaptation autour de la donnée en entreprise. Cependant les organisations souffrent souvent d’un manque de ressources. Notre plateforme leur permet de répondre à leurs objectifs en limitant drastiquement la consommation de leurs ressources : temps, hommes, expertise et financière.
Datascience.net permet aux entreprises de soumettre à la communauté des Data Scientists, des problèmes scientifiques de valorisation des données massives, et de faire ainsi émerger des solutions totalement nouvelles.
Par exemple, comment améliorer les services dans les gares SNCF d’Ile-de-France, en réalisant des estimations et des prévisions précises de la fréquentation de chacune des gares à partir de multiples sources de données disponibles ?
Pour les entreprises, c’est l’occasion de tester de nouveaux modèles ou de nouvelles approches, complémentaires des travaux parfois déjà réalisés en interne, et de trouver de nouvelles idées, de nouvelles technologies ou de nouveaux algorithmes, en fin de compte de trouver de nouvelles solutions plus efficaces proposées par la puissance de toute une communauté.
Pour les participants aux challenges, au-delà de l’intérêt évident de primes proposées aux gagnants, c’est aussi l’occasion de se confronter à leurs pairs, de mesurer l’efficacité de leurs approches et de découvrir de nouvelles méthodes ou de nouveaux outils auprès des autres participants. C’est aussi évidemment un cadre qui offre une certaine visibilité à leur profil professionnel, pour les meilleurs d’entre eux. Aujourd’hui, datascience.net réunit les meilleurs Data Scientists francophones, et permet de participer à des challenges passionnants, pour des grands comptes comme AXA ou SNCF.
Très simplement, comment gagnez-vous de l’argent ?
Le modèle économique repose sur des frais facturés aux entreprises qui proposent des challenges (pour couvrir le travail de préparation et de mise en œuvre des challenges), et sur une commission prélevée sur le montant des primes mises en jeu.
A terme, notre base de données de Data Scientists constituera une source complémentaire de revenus, en proposant des services d’aide au recrutement pour les entreprises à la recherche de talents très ciblés.
Qui sont vos concurrents directs ou indirects ?
Une des principales plateformes qui propose le même genre de challenges scientifiques est Kaggle, une start-up anglo-saxonne, qui s’adresse à la communauté internationale.
L’approche de datascience.net est toutefois différente de celle de Kaggle, au sens ou nous avons l’intime conviction que les entreprises, tout du moins en France, ont besoin d’un accompagnement, et d’interlocuteurs proches d’eux.
La spécificité de notre plateforme : proposer aux entreprises un accompagnement dans leurs démarches, et garantir un dialogue sans barrière avec les Data Scientists qui soumettent les meilleures solutions, celle qu’elles vont implémenter… Le relationnel opérationnel, physique nous parait donc fondamental. Cela n’interdit pas à terme un développement plus international de la plateforme, mais avec un souci d’être à chaque fois un acteur local.
A quoi ou à quelles sociétés vous compare-t-on par erreur ?
Le concept de datascience.net est assez novateur et assez original dans le domaine de la data science, tout en restant très simple et facile à comprendre. On nous compare donc rarement à tort avec d’autres services.
Quelle a été l’une des premières problématiques dans votre développement, et comment y avez-vous fait face ?
Une des premières difficultés que nous avons rencontrées est la frilosité de certaines entreprises à mettre à disposition d’un large public leurs données. Cet obstacle, assez naturel, est cependant assez vite surmonté par les échanges et par la pédagogie : l’ouverture des données et la valeur créée par la connaissance est souvent supérieure au risque supposé de perdre un avantage compétitif en créant un blocus autour de ses données. C’est ce que démontrent depuis longtemps le mouvement de l’open-source et celui plus récent de l’open-data.
Cet obstacle peut être surmonté d’autant plus facilement que de nombreuses solutions peuvent être trouvées, comme le masquage partiel de certaines données sensibles ou leur anonymisation. Datascience.net a également mis en place des challenges privés, service qui permet aux entreprises de sélectionner les Data Scientists qui peuvent avoir accès à leurs données.
Enfin, pour les challenges qui s’appuieraient sur des données vraiment très sensibles, pour lesquelles toutes les solutions évoquées ne suffiraient pas, notre partenariat avec le Centre d’Accès Sécurisé aux Données (CASD) est un avantage stratégique. Le CASD offre une technologie, jusque-là réservée à la recherche, permettant de garantir une confidentialité absolue des données. Cette technologie est homologuée par l’Insee pour offrir aux centres de recherche un accès aux données nominatives de ses enquêtes.
Sur ce marché, quel est votre principal atout ?
Datascience.net est une plateforme facile d’accès, simple et ludique, qui offre un terrain de jeu unique pour les Data Scientists français, et qui offre aux entreprises un accès à cette communauté et à la puissance de l’intelligence collaborative… Donc la mise à disposition d’un levier de développement technologique. Nous instaurons un rapport gagnant/gagnant pour les différents acteurs.
Quel est le meilleur conseil que l’on vous ait donné et par qui ?
« Ne fais que ce en quoi tu crois vraiment. Crois en ce que tu fais. Et fais-le à ton image » – Conseil familial.
Quelle est la personnalité que vous admirez le plus ?
Elon Musk est un personnage fascinant. Après avoir revendu Paypal qui l’a rendu multimillionnaire, il a créé SpaceX pour envoyer des touristes dans l’espace, puis Tesla une nouvelle marque de voitures révolutionnaires, Hyperloop des capsules magnétiques sur cousin d’air pour transporter des personnes plus rapidement qu’en avion… Ses idées paraissent folles à chaque fois, il ne se fixe aucune limite, et ça marche. Ses premières fusées alimentent la station ISS pour le compte de la NASA, Tesla est un succès foudroyant. Un entrepreneur visionnaire génial récidiviste.
Fondateur: Datascience a été créée par Bluestone, société de conseil spécialisée dans le traitement du Big Data, et le GENES (Groupe des Écoles Nationales d’Économie et de Statistique) composé notamment de l’Ensae-Paristech, l’Ensai et le Centre d’Accès Sécurisé aux Données (CASD).
Communauté : 470 data scientists un mois après le lancement officiel de la plateforme, plusieurs centaines de contributions par challenge
Investisseurs : tous les investissements sont réalisés sur fond propres par les fondateurs
Date de création : 2013
Société basée à : Paris
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