Dans cette conférence, l’oratrice pose la question de la gestion de données qui peuvent être numériques ou textuelles, des images (matrices numériques) ou des signaux. Elle présente ensuite les problèmes de classification binaire : la première phase (data profiling) consiste à analyser en profondeur les données pour conjecturer une bonne modélisation, la seconde consiste en la création d’un modèle mathématique, la troisième consiste à déterminer un algorithme performant pour traiter les données.
Après avoir présenté la problématique générale, l’oratrice présente comment on peut automatiser la surveillance de la qualité de l’eau, c’est-à-dire analyser les données des capteurs, en particulier les fausses alarmes.
Elle termine par présenté le travail mené en partenariat entre l’université de Paris 7 et RTE (réseau de transport d’électricité) dans le but de prévoir la consommation d’électricité. Dans un premier temps elle présente les contraintes du problème telles que le fait que l’électricité ne se stocke pas, puis elle présente la construction du modèle permettant d’évaluer la consommation d’électricité à un instant donné. Enfin, elle montre comment l’utilisation du modèle permet de prévoir la consommation d’électricité du lendemain ou du surlendemain. En conclusion, elle décrit les débouchés d’un data scientist.