La Data science, ou science des données, permet à une entreprise de tirer le meilleur parti des données brutes recueillies dans le cadre de ses activités. L’objectif étant de leur donner du sens en les transformant en informations utiles à ses décisions stratégiques.
Mais comment peut-elle aider les entreprises à faire le meilleur choix en matière de stratégies d’investissement, d’achats et de développement ?
Pour savoir quelle est la place de la Data science dans la feuille de route d’une entreprise, nous avons tendu le micro de l’Energie à Oreille à Chrystel Chéné (Directrice de la Transformation des Services Numériques à Gaz Electricité de Grenoble) et à Joachim Viho (expert en Data science, à GEG également).
Qu’est-ce que la Data science ?
Chrystel Chéné définit la Data science comme « un mélange de méthodes mathématiques et informatiques (…) utilisé pour exploiter, analyser ou même déduire des informations qui sont contenues dans les données. Elle est souvent associée à des données que l’on dit « massives », à l’analyse de ces données et aux techniques d’apprentissage automatique comme le machine learning ou le deep learning. »
Autrement dit et comme le précise Joachim Viho, il s’agit d’identifier les données propres à la résolution d’un problème spécifique, les analyser, les explorer, les corriger et les formater afin d’en tirer, ensuite, des algorithmes et des modèles permettant de :
- trouver des solutions au problème posé
- donner du sens aux données brutes récoltées
Aujourd’hui, la Data science tend, ainsi, à se démocratiser grâce à l’évolution des techniques informatiques d’une part, et à l’introduction de la gouvernance des données d’autre part.
L’objectif étant, à terme, que chacun puisse s’approprier ces algorithmes, les appréhender et les implémenter si besoin.
De la gouvernance des données dépend la qualité des informations récoltées
Ce n’est pas la quantité de données qui fait leur qualité mais plutôt l’exactitude des informations récoltées par les métiers et leur sécurité, garanties par les infrastructures informatiques. Chrystel constate d’ailleurs, sur ce point, que chaque métier est responsable du contenu, du sens des données qui lui sont confiées et de leur gestion.
De fait et pour permettre une exploitation optimale des données il convient, comme le souligne Joachim, que chaque métier les corrige et les mette à jour régulièrement. Car en Data science, il est important « de se baser sur le passé et le présent pour définir le futur », et l’anticiper.
Autrement dit, précise-t-il : « si quelque chose qui s’est passé a des indicateurs similaires à quelque chose qui se passe aujourd’hui, je suis à même de mieux l’appréhender avec les informations du passé recueilli (…) car « les mêmes causes produisent les mêmes effets » et, bien souvent, « les faits sont têtus. »
D’où la nécessité d’avoir une base de données la plus juste possible pour pouvoir l’exploiter au mieux.
Pourquoi parle-t-on de Data science aujourd’hui ?
Aujourd’hui, la Data science s’applique dans presque tous les domaines et dans chaque métier, c’est-à-dire partout où il existe des données stockées comme :
- le contrôle de gestion (pour les prévisions budgétaires et financières)
- la comptabilité
- les ressources humaines
- le commerce (identification des prospects)
- le marketing (fidélisation des clients aux offres et et identification de nouvelles offres)
- les assurances (prévision des risques et sinistres)
- le domaine bancaire (tendances boursières,…)
Concernant plus spécifiquement le métier d’énergéticien, la Data science intervient dans les achats d’énergie pour acheter au plus près de nos clients par exemple. Ou bien encore, elle contribue à apporter des solutions prédictives dans la lutte contre la précarité énergétique.
Plus largement, la Data science est présente dans tous les processus métiers. D’où l’intérêt croissant accordé par les décideurs au vu de l’augmentation exponentielle du volume de données générées dans le monde, de 50 trilliard d’octets comptabilisés en 2023 à 100 trilliard prévus d’ici 2025. Et son importance dans leur prise de décision…
… A condition que la Data science soit pilotée dans le cadre d’une gouvernance globale des données, à la fois correcte et qualifiée.
Vous souhaitez en savoir + sur le sujet ? Retrouvez l’intégralité de notre interview avec Chrystel Chéné et Joachim Viho en écoutant le 3ème épisode de la saison 2 de notre podcast « L’Energie à l’Oreille » !
