28 septembre 2018

Data Science Game 2018 : à la rencontre de nos experts en Data

La finale du Data Science Game 2018 se joue aujourd'hui et demain, au campus de Cap Gemini. Rencontrez les mentors d’AXA, nos data scientists expérimentés qui ont pour mission de coacher les finalistes le temps d'un hackathon de 30h.

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80 étudiants en data science, 20 universités et 10 pays représentés : le Data Science Game est une compétition qui compte dans le monde de la data science. Lors des éditions précédentes, les universités les plus prestigieuses du monde étaient présentes (Stanford, Columbia, Polytechnique, Cambridge ou encore Princeton). L’année dernière, c’est l’équipe de l’Université de Moscou (MSU) qui a dominé la compétition, suivie de près par l’équipe française de l’UPMC, alors que l’université russe Skoltech (Skolkovo Institute of Science and Technology) complétait le podium.

Cette année encore une fois, 20 équipes de 4 personnes, soit 80 étudiants en data science issus des meilleures universités mondiales, participeront à la finale. Le challenge, développé avec Cdiscount, partenaire de l’évènement, est de développer un algorithme permettant de prédire la probabilité d’achat d’un client en fonction de son avancée dans le parcours d’achat en ligne. Les étudiants devront utiliser des jeux de données complexes et exploiter des modèles de machine learning pour parvenir à la prédiction la plus précise.

Les mentors du Group Data and Tech Innovation

Les étudiants ne seront pas seuls dans cette épreuve. Des  mentors , data scientists expérimentés seront présents au Data Science pour coacher les étudiants et les orienter dans leur challenge. Tous travaillent au Group Data and Tech Innovation d’AXA, une structure autonome entièrement dédiée à l’étude et au traitement des données.

Alexandre, Data scientist, a choisi AXA car  c’est une entreprise qui a une véritable culture de la donnée. Les premiers data scientists, ce sont bien les actuaires ! Et cette culture de la donnée, liée à celle de l’assurance, a idéalement positionné AXA pour développer des technologies de pointe pour le traitement des données. En plus, c’est un grand groupe, donc on sait que chaque projet peut potentiellement impacter des milliers voire des millions de personnes. Enfin, AXA a compris le potentiel des données et n’hésite pas à investir dans les bons outils et l’infrastructure nécessaire pour pouvoir travailler. 

Pour Boris, Research Data scientist, c’est tout simplement parce qu’il peut explorer des domaines de recherche à la pointe de l’innovation, tout en travaillant dans un environnement plaisant et motivant. 

Fleur, elle, est Data Engagement Manager, et pilote une équipe de six data scientists chez AXA Partners. Ce qui la motive chez AXA, ce sont les clients :  C’est un de nos moteurs principaux. La data science nous permet de créer des solutions qui ont vraiment du sens pour nos clients, et c’est une source de satisfaction mutuelle très forte. 

Pour Alexis, le choix a été clair :  AXA est l’une des entreprises mondiales qui offre le plus de support à la Data science. Outre la quantité énorme de données que représente 105 millions de clients, c’est par sa qualité et sa diversité qu’elle se distingue. C’est une aubaine pour les Data Scientists, mais aussi pour le client, dont les risques sont de mieux en mieux maitrisés et les sinistres plus facilement prévenus. 

Marcin est le Directeur de la Recherche et du Développement au Group Data and Technology Innovation. Il est très fier de soutenir à nouveau Data Science Game. Non seulement parce que nous avons vu cet événement passer d’un petit événement local à un défi international très compétitif, mais aussi parce que c’est l’occasion pour nous de nous rencontrer et d’échanger des points de vue avec une jeune génération de scientifiques, pleins d’idées et d’enthousiasme.  

Quant à Bryan et Xavier, ils ont dédié la soirée à présenter des applications concrètes de la data et du machine learning dans le domaine de l’assurance, ainsi que l’importance de la R&D, notamment dans le domaine de la bancassurance et l’interprétabilité.

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