Oussama Raboun, nouvel ingénieur de recherche chez Keley Data, nous répond. Il est passionné par le premier sujet et a écrit une thèse sur le deuxième. Voici son interview, réalisée à son arrivée la semaine dernière.
Thibault : Bonjour Oussama, et bienvenue chez Keley. Peux-tu te présenter en quelques phrases ?
Oussama : Bonjour, je m’appelle Oussama Raboun et je suis ravi d’avoir rejoint Keley Data. Je suis diplômé d’un Doctorat en informatique obtenu à l’Université Paris-Dauphine, d’un Master de recherche Paris-Dauphine et Mines ParisTech et d’un diplôme d’ingénieur en ingénierie mathématique.
Thibault : Ça fait beaucoup de diplômes tout ça…
Oussama : Oui, mais dans des domaines différents et complémentaires. Les mathématiques et l’informatique sont intimement liées. Étudiées conjointement à la recherche, elles m’ont donné l’opportunité de développer des outils théoriques et pratiques dans les domaines de la Decision Science et de la Data Science.
Thibault : Justement, peux-tu nous présenter ton expérience de la Data Science ?
Oussama : Récemment, j’ai occupé un poste de Data Scientist dans le domaine de l’email Marketing. J’ai eu à travailler au développement d’algorithmes permettant de mieux cibler des clients, de déduire leurs préférences, de prédire le risque de passage en inactivité ou d’optimiser la planification des campagnes pour améliorer le taux de conversion. C’était à la fois passionnant et enrichissant.
Thibault : Il paraît que le sujet de ta thèse est assez atypique, peux-tu nous le présenter ?
Oussama : Effectivement, je l’ai menée dans le domaine du risque nucléaire. J’avais pour mission de structurer des indicateurs de risque et de vulnérabilité dans le cas d’un accident nucléaire dans le milieu marin. Cette expérience tournait autour de quatre axes majeurs :
• La simulation et la sélection des scénarios d’accidents ayant un faible niveau de similarité
• La structuration d’indicateurs d’impacts socio-économiques et environnementaux
• L’évaluation d’interactions des impacts entre les différentes zones voisines
• Le développement d’un outil d’aide à la décision permettant de synthétiser les informations spatiales, les incertitudes et les différents enjeux caractérisant l’espace d’étude.
Thibault : Quelles passerelles établis-tu entre ce sujet et la Data Science en cabinet de conseil ?
Oussama : Entre les deux sujets, il n’y a pratiquement rien de commun. Mais le fond de ma thèse, au-delà du risque nucléaire, était de développer un modèle de prédiction et d’anticipation. En ce sens, je crois que toute entreprise, de toute taille, peut tirer bénéfice à utiliser un modèle de prédiction que ce soit pour la gestion de ses stocks, pour sa logistique ou encore pour optimiser sa force commerciale et ses actions marketing.
Thibault : Pour finir, peux-tu nous présenter une autre de tes réussites ?
Oussama : Mon amour pour la Data Science m'a conduit au développement d'une nouvelle méthode d'apprentissage supervisé, qui évolue automatiquement dans le temps (en apprenant des décisions passées) et qui produit les raisons permettant de justifier une décision. Cette méthode s’est révélée utile pour nombre de problématiques d’Automatic Decision Making.
Thibault : Merci beaucoup Oussama, nous sommes très heureux que tu nous aies rejoint et nous te souhaitons de t’épanouir pleinement au sein de Keley !
