Magazine N°709 Novembre 2015 - Trajectoires
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Jérémy HARROCH (03)

PDG – Fondateur de Quantmetry

Hervé KABLA (84)

Les 10 questions

Articles du Dossier

Par Pierre LASZLO
Par Jérémy HARROCH (03)
et Hervé KABLA (84)
Accès libre
Pierre BERGER (86) 0
Par Bruno ANGLES (84), président de l’AX, avec un encadré de Julia Mouzon (04)

Convertir les entreprises au Big Data

Quantmetry, fondée par Jérémy Harroch, est une entreprise spécialisée dans l’exploitation des données massives (un secteur qu’on qualifie de Big Data) au service de ses clients. Elle rassemble une équipe de 25 experts et a récemment été primée par BPI France pour son projet Senometry.


Logo Quantmetry     Nous sommes des Data Scientists

Comment définis-tu le Big Data ?

La définition la plus communément admise du Big Data est celle du cabinet Gartner avec ses 3V (pour volume, vélocité et variété des données).

“ Le Data Scientist cherche à trouver l’aiguille dans une botte de foin ”

Cependant, pour moi, le Big Data désigne surtout un nouveau processus d’innovation au sein des organisations qui vise à les transformer par le numérique et l’analyse quantitative afin de créer de la valeur, sur le modèle de ces sociétés américaines data driven comme Uber ou Airbnb.

De ce contexte, le terme Big peut donc être entendu au sens d’« important » plutôt que de « volumineux ». Le Big Data n’est donc pas pour moi une révolution de l’information, mais plutôt une révolution de la communication au sein des entreprises et entre les entreprises.

Comment les entreprises peuvent-elles en tirer parti ?

D’abord, en mettant la donnée au cœur de leur processus de décision et en organisant intelligemment les phases de collecte, de stockage, d’analyse, de prédiction et d’action.

AMÉLIORER LE DIAGNOSTIC MÉDICAL

Un très bon exemple de l’exploitation de notre R & D est le projet Senometry.
Quantmetry a récemment obtenu un double prix d’excellence de la part de la BPI pour un algorithme d’analyse sémantique sur des diagnostics médicaux (qui a retrouvé des résultats connus sur la probabilité de rechute après un cancer du sein mais cette fois-ci sans avoir de dictionnaire médical pour connaître la similarité et la corrélation de termes).
Cet algorithme sert aujourd’hui à détecter des enchaînements d’événements quantifiables dans des volumes importants de textes non structurés concernant l’assurance santé.

Par ailleurs, le Big Data nécessite d’intégrer de nouveaux profils au sein des entreprises (Data Scientists, Ingénieurs Big Data, Prototypers, etc.) qui savent manier l’éventail des nouvelles technologies, qui ont une bonne formation scientifique pour l’exploration de données et une culture du travail en équipe (avec des collaborateurs issus de départements divers comme le marketing, la DSI, le contrôle interne, etc.).

C’est le rôle que Quantmetry joue auprès de ses clients en les rendant propriétaires du processus d’analyse de données. Par exemple Quantmetry accompagne la transformation des équipes de maintenance de grands industriels français afin de passer du curatif (changer une pièce défaillante dans les meilleures conditions après une panne) à du prédictif (changer une pièce à forte probabilité de défaillance avant l’observation de la panne).

Cela prend en compte aussi bien les phases de R & D pour choisir le meilleur modèle mathématique que le déploiement informatique, la formation des équipes en charge de la maintenance du système et l’accompagnement au changement pour que, sur le terrain, les opérateurs acceptent de changer des pièces alors que la panne n’est pas observée.

Comment ne pas tomber dans l’excès de data (infobésité) ?

C’est plutôt l’inverse que l’on constate actuellement. La plupart des entreprises cherchent au contraire à collecter un maximum de données afin d’améliorer la connaissance de leurs clients, d’optimiser leurs process, de mieux gérer leurs finances, etc.

Après, gérer le volume de données à analyser, c’est justement le rôle du Data Scientist qui cherchera à trouver l’aiguille dans une botte de foin.

Disney utiliserait les mots cherchés par les fans de Frozen pour nommer ses vidéos.
Le Big Data finira-t-il par nous mettre sur écoute ?

Aujourd’hui, le Big Data fait l’objet d’une attention toute particulière au niveau des instances juridiques et réglementaires européennes (rédaction en cours d’un règlement européen, vigilance de la CNIL en France, etc.). À ce titre, les entreprises se doivent de s’y conformer et d’anticiper ces évolutions.

D’un autre côté, il faut rappeler qu’il y a un risque à ne pas innover dans le Big Data : celui de se priver du développement de nouveaux services utiles voire révolutionnaires (médecine individualisée, objets connectés, drones, etc.).

Il y a donc un compromis à trouver entre l’intérêt des services rendus aux citoyens par le Big Data et la protection des données personnelles.

Qu’est-ce qui t’a poussé à créer Quantmetry ?

Après mon passage dans le monde de la finance, j’ai souhaité vivre ma passion et me lancer dans une aventure entrepreneuriale tout en mettant à profit les compétences que j’avais acquises en trading haute fréquence.

J’ai également fait le choix de démarrer en France, convaincu que la Data représente un enjeu industriel décisif pour les entreprises françaises.

Le Big Data te sert-il à piloter ta société ?

Aujourd’hui, le Big Data nous sert plutôt à développer des innovations au sein de notre centre de recherche, notre « Lab », où nous travaillons sur de nombreux sujets de R & D qui bénéficient par la suite à nos clients : mise en production de modèles de Data Science, algorithmes online, maintenance prédictive, technologies temps réel, etc.

Tu organises prochainement la 3e édition du salon de recrutement DataJob,
comment en as-tu eu l’idée ?

Jérémy HARROCH (03) au Salon DataJobLa problématique numéro un dans le domaine du Big Data, ce sont les compétences. Le profil du spécialiste, qu’on qualifie de Data Scientist, est un profil encore assez rare.

Les formations dans les grandes écoles et les universités sont nouvelles, la plupart ont moins de deux ans d’existence. Il faut donc aider les recruteurs à rencontrer ces profils, à comprendre ces nouvelles compétences et à les intégrer dans les organisations.

Suite à ce constat, j’ai eu l’idée de créer DataJob : une plateforme unique de rencontre pour les étudiants et les professionnels qui peuvent être en contact avec les entreprises qui recrutent des Data Scientists et autres profils data ainsi que les start-ups et les grandes entreprises qui peuvent entrer en relation avec ces candidats.

La troisième édition du salon DataJob aura d’ailleurs lieu le 26 novembre prochain à l’Espace Pierre Cardin.

Qu’est-ce qui te différencie des autres entrepreneurs dans les technologies ?

Premièrement, j’ai fait le choix de développer une activité de conseil, en France, à destination des Grands Comptes. Je pense que c’est un choix déjà assez particulier par rapport aux nombreuses start-ups de produits grand public que j’ai eu l’occasion de rencontrer.

Par ailleurs, j’ai voulu me focaliser sur une expertise spécifique : l’analyse des données et les technologies Big Data.

Comment vois-tu la suite du développement de ta société ?

J’ai énormément de projets en tête : d’abord faire croître les effectifs de ma société, ouvrir un nouveau bureau à Londres ou encore créer un incubateur au sein de Quantmetry.

Les perspectives sont bonnes aujourd’hui et on sent vraiment que le marché du Big Data se développe fortement depuis les deux dernières années.

Quel conseil donnerais-tu à un jeune X entrepreneur ?

L’une des premières choses que j’ai apprises dans le métier d’entrepreneur, c’est que l’on ne peut pas tout faire tout seul : c’est essentiel de s’entourer d’un réseau familial, personnel et professionnel, ainsi que de collaborateurs de confiance lorsque l’on a l’ambition de créer une société.

« Il faut apprendre à “aimer échouer”, sinon on ne tente jamais rien »

Par ailleurs, j’ai compris que les innovations dans le « B2C » (Business to consumer) seraient très difficiles à développer en France et qu’il ne fallait pas négliger les possibilités de start-ups B2B (Business to business).

Enfin, j’ai essuyé énormément d’échecs dans ma vie entrepreneuriale et j’ai appris qu’il fallait aussi apprendre à « aimer échouer », car sinon on ne tente jamais rien.

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