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Revue du web - "Data scientist : exploratrice de données"

Iva Stankovic analyse de grandes masses de données, au sein de la SNCF, pour créer des applications utiles aux agents et au grand public. La jeune femme est data scientist, un métier où il est primordial de se poser les bonnes questions.

Publié le 07/09/2017 par La Rédaction
iva_stankovic

« Data scientist, c’est le job le plus sexy du XXIe siècle ! » explique en rigolant Iva Stankovic. À seulement 26 ans, la jeune femme originaire de Serbie n’a jamais connu le chômage. Son métier, pour lequel les formations sont encore rares en France, est très recherché et offre de belles carrières. Mais qu’est-ce qu’un « data scientist » ? Ce « scientifique des données », en français, se charge de trier et de donner du sens à de grandes masses de données pour qu’elles puissent être exploitées par les entreprises.

« Voir la réalité derrière les chiffres »

Ces dernières disposent en effet de milliards d’informations sur leurs clients, leurs produits, leurs services, etc. Mais faute de pouvoir être correctement explorés et analysés, ces renseignements ne servent à rien et occupent de l’espace inutilement sur les serveurs informatiques. « Mon métier va plus loin que l’étude des données : je dois les rendre utiles et compréhensibles par les salariés concernés, insiste Iva Stankovic. Pour être un bon data scientist, il faut toujours voir la réalité derrière les chiffres. ».

La plupart du temps, il s’agit de mieux étudier les millions de profils d’utilisateurs pour en tirer profit. Une pratique qui n’est pas sans soulever des interrogations éthiques et déontologiques sur lesquelles la spécialiste des chiffres ne se sent pas à l’aise. Au sein de la SNCF, la jeune Serbe a préféré un tout autre type de projet : l’analyse des « incidents végétation ». Car chaque année, 460 000 minutes de retard des trains sont dues à la faune et la flore qui bordent les 30 000 kilomètres de rails.

Un sanglier percuté, un arbre qui tombe, un incendie d’herbes sèches… autant de phénomènes a priori imprévisibles. Et pourtant ! En étudiant les informations sur les incidents passés, les plans du réseau, la météo, la topographie du terrain et bien d’autres éléments, il est possible d’anticiper et de limiter l’impact de ces problèmes sur la circulation des trains. Et, par exemple, d’envoyer un agent élaguer un arbre au moment opportun. « Pour tout ce projet, la communication avec les agents concernés a été primordiale. Les données nous parlent, mais les gens aussi ! », défend la jeune femme qui savoure les instants humains dans un métier orienté vers les chiffres (...).

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Retrouver l'article dans son intégralité sur La Croix.

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