Rencontre avec JL Raffaëlli (Groupe La Poste), co-auteur du livre « Big Data et Machine Learning »

Jean-Luc Raffaëlli, cadre stratégique à la DSI du Groupe La Poste

Jean-Luc Raffaëlli, cadre stratégique à la DSI du Groupe La Poste

Je vous propose une rencontre avec Jean-Luc Raffaëlli, cadre stratégique à la DSI du Groupe La Poste, et co-auteur du livre « Big Data et Machine Learning – Manuel du Datascientist », qui sort aujourd’hui, 18 Février 2015, chez Dunod.

Jean-Luc est Docteur et a porté pendant pendant plus de 20 ans l’architecture de nombreux systèmes SI dans des domaines variés comme l’étude statistique des données satellites, les télécoms et les services. En concertation avec les responsables des branches du Groupe, Jean-Luc contribue aux ateliers du CIGREF depuis 2007 sur des sujets comme la gouvernance Open Source, le Cloud Computing et la valorisation des données.

Une personne passionnante donc qui nous accorde une interview exceptionnelle !

 

Rencontre avec Jean-Luc Raffaëlli

 

Mick LEVY (ML) : Parlez-nous du livre « Big Data et Machine Learning – Manuel du Datascientist » que vous avez co-écrit ?
Jean-Luc RAFFAELLI (JLR) : Ce livre est une façon originale d’aborder l’écosystème autour du Big Data. Il combine des notions théoriques relatives notamment à la statistique, au calcul distribué, à la valorisation, tout en abordant celles des outils actuels, en exposant clairement l’usage du Machine Learning.

ML : Il s’adresse à quel public ?
JLR : Il a été volontairement conçu pour répondre à de nombreuses questions, celles que les co-auteurs ont entendues lors de leurs présentations respectives face à différents publics. Nous avons d’ailleurs rédigé souvent de notre côté pour présenter un même sujet selon différents axes (entreprise, client, développeur, commerciaux, stratèges, etc). Les articles et blogs respectifs de Pirmin Lemberger, Mederic Morel et Marc Batty ont grandement porté cet ouvrage. Il adresse donc de nombreuses thématiques: quelles opportunités pour mon entreprise ? Comment choisir sa solution technique ? Quelles compétences métier pour la DSI ? Nous avons porté nos efforts sur nos regards expert respectifs, en cohérence avec nos expériences et nos compétences (statistiques, architectures systèmes d’informations, visions métiers et stratégiques, métier des data-scientists …).

ML : Quelle contribution pour votre part ?
JLR : Une partie de ma mission au Groupe La Poste est de sensibiliser l’écosystème SI (y compris RH) autour de ces notions fondamentales de la valeur de la donnée et du Big Data en encourageant l’émergence de nouveaux projets, et par conséquent de certains profils adaptés. En complément, à l’image de ce que je fais dans les instances récentes du CIGREF, j’ai enrichi les parties relatives au cadrage amont du sujet Big Data auprès des entreprises, en cohérence avec la stratégie business.

ML : Comment s’inscrit le sujet de la Data au sein du Groupe La Poste ?
JLR : Le Groupe est vaste et étendu, constitué autour de services adressés souvent à des millions de personnes. Le moindre projet en relation avec les activités que nous portons s’exprime avec des échelles 10 puissance 6 ou 8, rien que sur les objets élémentaires ! Tous les collaborateurs ont d’ailleurs bien conscience que le volume de données est immense et les référentiels sont multiples. Vous le savez, le Groupe a ouvert il y a 3 ans une partie des données pour stimuler l’usage externe et interne, cela a été une étape essentielle qui a déplacé les frontières du Groupe. Je peux vous assurer que nous étions attendus sur ce sujet.

Cette idée fait son chemin et un grand changement est en cours dans les équipes qui ont compris que ce volume sans recoupement et sans analyse n’apporte que peu de fruits sur les nouveaux marchés. L’un des enjeux est là : ouvrir en transverse les données pour développer la valeur en bénéficiant de l’expérience de toutes les Branches. Des projets stratégiques reposent aujourd’hui sur l’ouverture de nouveaux usages et clairement exploratoires, jusqu’alors mal outillés, en créant de la valeur via des informations issues d’origines diverses.

"Big Data et Machine Learning"

« Big Data et Machine Learning – Manuel du Data Scientist »

ML : Quels aspects vous motivent personnellement le plus dans l’approche Big Data ?
JLR : Avant tout c’est un ensemble d’approches qui a de quoi séduire une entreprise ! Même si je suis convaincu que les projets restent des projets d’abord fonctionnels, le challenge est d’établir des raisonnements clairs qui contredisent dans un premier temps l’héritage des connaissances (ou les appréhensions) que nous avons sur la donnée, l’information et la valeur. Il faut passer par cette phase de reconsidération !

Le premier travail est donc celui d’un approfondissement de connaissances permettant de comprendre des concepts qui ne sont pas si nouveaux, mais servis maintenant par des outils exceptionnels. Des solutions pour certaines chaque jour plus performantes, tout particulièrement grâce à l’Opensource qui garantit l’accessibilité et le partage des savoirs, souvent à coût moindre. C’est grisant de voir à quel point le Big Data prend de l’ampleur dans les entreprises qui veulent construire un avantage concurrentiel. Je suis très heureux de connaitre une telle évolution en voyant des résultats probants en entreprise utiliser des outils et des méthodes statistiques complexes (classification automatique) que je modélisais il y a 25 ans !

 

Sur le « Blog Big Data & Digital », on colle à l’actu puisque ce billet vous est servi le même jour que celui de la sortie en librairie du livre, le 18 février 2015. Vous  pouvez vous procurer « Big Data et Machine Learning – Manuel du Datascientist » directement chez Dunod, sur Amazon ainsi que dans toutes les bonnes librairies.

Merci à Jean-Luc pour cette interview exceptionnelle !

 

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Mick LEVY

Directeur de l'Innovation Business à Business & Decision

Data Maniac !! 15 ans d'expérience dans l'innovation et dans la valorisation du capital des données de l'entreprise au sein de Business & Decision

3 Comments

  1. Nicolas Oppenot 23 février 2015 Répondre

    Pourquoi donner le lien vers Amazon ?
    Je vous suggère celui vers l’éditeur :
    http://www.dunod.com/informatique-multimedia/bases-de-donnees/ouvrages-professionnels/big-data-et-machine-learning

    Pas d’intérêt ici ou ailleurs, mais juste une réaction du même ordre que quand on dit Fnac à la place de Disquaire.

    Merci 🙂

  2. Author

    Merci pour votre commentaire Nicolas ! Vous avez tout à fait raison… Amazon risque bientôt de faire comme frigo en devenant le mot générique de librairie si ça continue !

    J’ai repris l’article pour faire apparaître les 2 liens 🙂

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