Nicolas, Chef de projet data science

29 novembre 2023

Avec Artelys, j’ai trouvé un métier offrant une diversité de tâches tout en me permettant d’approfondir mes compétences techniques.

Quel est ton parcours et ton rôle au sein d’Artelys ?

J’ai commencé à travailler chez Artelys en septembre 2021, soit il y a presque deux ans à l’heure où je parle !

J’ai une double formation d’ingénieur de l’Ecole polytechnique, où j’ai principalement étudié les mathématiques appliquées et l’informatique, et de docteur en informatique. J’ai réalisé mon doctorat dans le cadre d’un programme CIFRE dans un laboratoire de l’INSERM, axé sur des thématiques à l’intersection de l’apprentissage par renforcement et du traitement du langage.

Après ma thèse, j’avais pour objectif d’appliquer des techniques de Machine Learning et d’IA dans des domaines qui m’intéressaient particulièrement et avec des perspectives d’applications plus rapides que dans le monde académique. C’est ainsi tout naturellement que j’ai candidaté chez Artelys, une entreprise qui, en plus de s’investir dans les secteurs de l’énergie et du transport, se distingue par son expertise poussée en conseil technique.

J’ai connu Artelys grâce à « Shift Your Job », il s’agit d’un site web du Shift Project qui met en avant des entreprises qui œuvrent pour la transition énergétique.

J’interviens principalement sur trois types de missions :

  • Des projets de développement de logiciels de calcul pour des acteurs énergétiques
  • Des projets de recherche collaboratifs dont Artelys est partenaire
  • Des missions client pour réaliser des études auprès d’acteurs variés publics ou privés

 

Peux-tu nous présenter un sujet sur lequel tu travailles ?

Actuellement, je travaille avec un réseau de distribution d’énergie pour lequel nous développons un logiciel permettant de calculer la correction climatique de la consommation d’énergie. Cela consiste à ajuster les données de consommation d’énergie en fonction des conditions météorologiques. L’idée est de calculer la consommation d’énergie qui aurait été observée dans des conditions météorologiques « normales », afin de mieux comprendre et isoler l’impact réel du climat sur la consommation. Cela permet d’identifier les tendances de consommation liées aux variations climatiques et d’ajuster les prévisions en conséquence. Pour l’utilisateur, le logiciel est accessible via une interface web depuis laquelle il peut lancer les calculs et analyser les résultats. En coulisse, un cœur de calcul orchestre les différentes étapes d’une méthodologie que l’on a développé avec le client en exploitant différentes techniques de Data Science.

L’usage final implique un processus opérationnel que le client doit réaliser tous les mois afin de recalculer la consommation d’énergie à température normale et de comparer cette consommation corrigée avec celle de l’année précédente pour essayer de comprendre les tendances de consommation afin d’éclairer ces valeurs au regard de la conjoncture économique. Ces résultats sont à destination des décideurs politiques pour éclairer les politiques publiques.

L’une des facettes les plus intéressantes de ce projet est son contexte qui combine des enjeux métiers importants pour le client avec des phases de R&D pour établir la méthodologie de calcul et le développer un logiciel répondant aux exigences opérationnelles.

Qu’apprécies-tu dans ton environnement de travail ?

J’apprécie beaucoup travailler directement avec le client pour mieux comprendre leurs problématiques.

Artelys est un très bel endroit pour conjuguer cet intérêt métier avec une forte technicité, entouré de personnes très compétentes et bienveillantes.

Si tu devais résumer Artelys en trois mots ?

CONFIANCE

La confiance envers ses collaborateurs se fait très rapidement.

EXPERTISE

On est entouré de personnes très compétentes et différentes dans leur expertise, et les échanges sont très enrichissants sur le plan technique. 

SENS

Je cherchais tout d’abord à travailler sur des sujets qui ont du sens pour moi, c’est ce que je retrouve dans cette entreprise. 

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