DSI, Big Data et Machine Learning : nouvelle rencontre avec JL Raffaëlli

Le Big Data s’est imposé comme une innovation majeure pour les entreprises qui cherchent à construire un avantage concurrentiel grâce à l’exploitation de leurs données clients, fournisseurs, produits, processus, machines, etc. Des changements qui ont bien sûr un fort impact pour les DSI. Nouvelle rencontre avec Jean-Luc Raffaëlli, cadre stratégique à la DSI du Groupe La Poste, co-auteur du livre « Big Data et Machine Learning », dont la 2ème édition vient de paraître.

DSI : Big Data et Machine Learning

 

Jean-Luc Raffaëlli a porté pendant plus de 20 ans l’architecture de nombreux systèmes d’information 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 La Poste, il contribue aux ateliers de transformation du SI sur des sujets comme l’Architecture d’Entreprise et la valorisation des données. Il représente par ailleurs la DSI du Groupe aux instances du CIGREF depuis près de 10 ans sur les sujets de transformation SI et siège au conseil d’administration du Club Urba-EA.

 

Quelles sont les principales nouveautés de cette 2ème édition du livre « Big Data et Machine Learning » que vous avez co-écrit ?

Jean-Luc Raffaëlli : A sa parution, en 2015, ce livre était un des rares livres francophones qui dressait un panorama de l’écosystème autour du Big Data. Nous souhaitions compléter cette édition en suivant les recommandations qui nous ont été faites par les lecteurs.

Comme évoqué lors de notre rencontre pour la 1ère édition du livre, cet ouvrage combine des notions théoriques et pratiques, dans les domaines de la statistique, du calcul distribué, de la valorisation. Et ce, tout en abordant celles des outils actuels, en exposant clairement l’usage du Big data, du Machine Learning et du Deep Learning.

Cependant, cette deuxième version est complétée et enrichie par des mises à jour sur les réseaux de neurones et sur le Deep Learning ainsi que sur Spark, entre autres.

Big Data et Machine Learning - Les concepts et les outils de la data science

L’approche pédagogique repose essentiellement sur des articles et blogs respectifs de Pirmin Lemberger, Mederic Morel et Marc Batty. Le livre aborde 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, Architecture d’Entreprise, visions métiers et stratégiques, métier des data-scientists…).

 

Quelle a été votre contribution cette fois-ci ?

JLR : Il m’était important de développer l’aspect transformation SI qui avait été introduit en 1ère édition mais qui méritait plus de détails. Il fallait notamment être plus précis sur le besoin d’évolution SI au service d’une organisation nécessairement Data-centric. C’est un point stratégique pour l’Architecture d’Entreprise. En effet, ces notions sont fondamentales parce qu’elles encouragent l’émergence de nouveaux projets vitaux pour le business.

Ces travaux vont dans le même sens que ceux du CIGREF et du Club Urba-EA. J’ai donc poursuivi sur les parties relatives au cadrage amont du sujet Big Data auprès des entreprises, en cohérence avec la stratégie business.

 

A l’image de ce que fait le Groupe La Poste dans sa mutation sur le sujet Data ?

JLR : Tout-à-fait. Chaque jour, on se rend compte à quel point l’articulation des sujets a changé dans le Groupe. Les avancées sont multiples. La parution de la Charte Data du Groupe est pour moi la plus emblématique car elle se décline maintenant dans de nouvelles ambitions et réalisations. Elle est ainsi porteuse d’une gouvernance de la donnée plus affirmée et pilotant les multiples aspects de l’usage des données dans les projets.

La création de plateformes spécifiques et hautement performantes en est la naturelle déclinaison, sans parler des centres d’expertises réunissant des postiers de talent. C’est une fierté pour notre Groupe. Sans parler de l’usage incontesté de solutions majoritairement Opensource. Ainsi, des projets stratégiques reposent aujourd’hui sur l’ouverture de nouveaux usages, clairement exploratoires et jusqu’alors mal outillés, en créant de la valeur via des informations issues d’origines diverses.

 

Vous travaillez depuis longtemps sur la valorisation de la donnée. Comment placez-vous le Big Data dans ce périmètre ?

JLR : C’est un des domaines innovants qui ne fait que s’étendre et se décliner en fonction de la typologie des projets. Beaucoup d’efforts sont faits pour construire la synergie entre les approches métiers et les solutions possibles. De même dans le SI, l’intermédiation entre les systèmes s’annonce comme un point de vigilance. En fait, on peut rassembler les meilleures équipes, les meilleurs traitements, les meilleures solutions, mais si ces travaux passent à l’étape suivante sans performance, les efforts sont vains. Il faut donc que les rapprochements dans ces domaines soient une réalité.

En outre, puisque nous parlons du périmètre de la valorisation de la donnée… si on se projette encore plus loin, l’intelligence artificielle bousculera prochainement à nouveau les frontières. En comprendre les concepts et les principales approches sera plus que jamais une clé pour la réussite des nouveaux business. Le Big Data est bien le début d’une nouvelle ère pour ceux qui sont prêts à s’investir dans des méthodes innovantes, complémentaires de celles d’hier.

 

Merci à Jean-Luc pour cette nouvelle interview !

Le livre « Big Data et Machine Learning – Les concepts et les outils de la data science » est disponible directement chez Dunod, dans les librairies et les boutiques en ligne.

 

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