{"id":4168,"date":"2019-05-31T08:00:07","date_gmt":"2019-05-31T06:00:07","guid":{"rendered":"http:\/\/variances.eu\/?p=4168"},"modified":"2019-05-31T08:13:54","modified_gmt":"2019-05-31T06:13:54","slug":"big-data-pour-start-up","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/variances.eu\/?p=4168","title":{"rendered":"Big Data pour start-up"},"content":{"rendered":"

Autour d’une tartine beurr\u00e9e et d\u2019un caf\u00e9, Jean-Michel <\/em>Lasry<\/em> raconte comment de chercheur en math\u00e9matiques, connu entre autres pour avoir d\u00e9velopp\u00e9 la th\u00e9orie des jeux en champ moyen (1), il est devenu co-fondateur de Kayrros, une start-up en big data, centr\u00e9e sur le secteur de l\u2019\u00e9nergie.<\/em><\/p>\n

Dauphine, le village gaulois et l\u2019ENSAE<\/strong><\/h3>\n

C\u2019est une suite d\u2019\u00e9v\u00e9nements qui a sa propre logique : en 1971, \u00e0 la sortie de l\u2019Ecole Normale de Saint-Cloud (maintenant \u00e0 Lyon), j\u2019ai \u00e9t\u00e9 attir\u00e9 par le projet d\u2019un groupe de math\u00e9maticiens de l\u2019Universit\u00e9 Paris-Dauphine de d\u00e9velopper des math\u00e9matiques pour l\u2019\u00e9conomie, la gestion et la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n

La\u00a0 pluridisciplinarit\u00e9 \u00e9tait \u00e0 l’\u00e9poque dans tous les esprits. Le Minist\u00e8re de l\u2019Enseignement sup\u00e9rieur \u00e9tait derri\u00e8re cette initiative et l\u2019ambiance ressemblait \u00e0 celle d\u2019une start-up. Notre int\u00e9gration \u00e0 Dauphine, facult\u00e9,@ \u00e0 l’\u00e9poque d\u00e9di\u00e9e \u00e0 la gestion, n\u2019\u00e9tait pas \u00e9vidente. Nous avons \u00e9t\u00e9 pendant une longue d\u00e9cennie comme un village gaulois au milieu de Romains et nous nous sentions comme mis au ban des vrais math\u00e9maticiens qui, eux, s\u2019int\u00e9ressaient aux sciences dures comme la physique, la chimie ou la biologie.<\/p>\n

Heureusement, nous avions des \u00ab cousins \u00bb \u00e0 l\u2019ENSAE qui pratiquaient aussi les math\u00e9matiques et les statistiques pour l\u2019\u00e9conomie. Nous, les matheux de Dauphine, \u00e9tions d\u00e8s les ann\u00e9es 70 tr\u00e8s proches de l\u2019ENSAE : \u00e9changes d\u2019enseignants, cursus avec des cours partag\u00e9s, co-organisation de s\u00e9minaires et plein d\u2019autres \u00e9v\u00e9nements. Aujourd\u2019hui, Dauphine est un centre tr\u00e8s vivant en math\u00e9matiques, reconnu internationalement comme plusieurs autres centres fran\u00e7ais et les math\u00e9matiques ont d\u00e9finitivement trouv\u00e9 leur place dans l\u2019\u00e9conomie et la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n

De la recherche appliqu\u00e9e \u00e0 l\u2019industrie<\/strong><\/h3>\n

Les financiers ont \u00e9t\u00e9 les premiers \u00e0 mettre la main sur cette nouvelle vague de math\u00e9maticiens. Apr\u00e8s 20 ans \u00e0 Dauphine, en 1991, j\u2019ai rejoint le monde de la finance pour d\u00e9velopper des approches math\u00e9matiques sur les march\u00e9s financiers. C\u2019\u00e9tait \u00e0 cette \u00e9poque une aventure scientifique nouvelle : les travaux de Black, Scholes et Merton avaient ouvert le paradigme de la couverture dynamique des risques, un domaine compl\u00e8tement neuf scientifiquement, dans lequel les enjeux \u00e9conomiques \u00e9taient consid\u00e9rables. Les graves erreurs qui ont conduit plus tard \u00e0 la crise de 2008-09 ne doivent pas faire oublier que ce paradigme a \u00e9t\u00e9 (et reste) un facteur puissant de d\u00e9veloppement pour l’\u00e9conomie r\u00e9elle.<\/p>\n

Au d\u00e9but des ann\u00e9es 2000, plusieurs \u00e9v\u00e9nements personnels sont survenus. En 2006, avec Pierre-Louis Lions (2), nous avons d\u00e9velopp\u00e9 la th\u00e9orie des jeux en champ moyen et je me suis \u00e9loign\u00e9 de la finance. Nous avons cherch\u00e9 \u00e0 appliquer notre th\u00e9orie \u00e0 des situations r\u00e9elles en cr\u00e9ant, en 2009, une petite entreprise de conseil scientifique, MFG Labs. Centr\u00e9e sur des probl\u00e8mes plut\u00f4t scientifiques, son potentiel de croissance \u00e9tait cependant limit\u00e9.<\/p>\n

Le hasard a fait que MFG Labs a trouv\u00e9 d’autres champs d’application et s’est bien d\u00e9velopp\u00e9e. Son histoire a \u00e9t\u00e9 un moment important dans ma carri\u00e8re. Nous avions trois jeunes stagiaires venant d\u2019une \u00e9cole originale centr\u00e9e sur les m\u00e9tiers du web, HECTIC. En marge de l’activit\u00e9 principale de MFG Labs, ces jeunes stagiaires ont d\u00e9velopp\u00e9, avec notre aide et celle de Henri Verdier (3), une application appel\u00e9e Cinemur qui a eu un d\u00e9part\u00a0 foudroyant. Cette application utilisait le tr\u00e9sor d\u2019informations sur le cin\u00e9ma, tout ce que l\u2019on pouvait trouver, que cela soit des affiches, des programmes ou des guides. Ces informations \u00e9taient accessibles \u00e0 tout le monde sur le web d\u00e8s cette \u00e9poque. Son succ\u00e8s a vraiment commenc\u00e9 le jour o\u00f9 une photo dans la presse a montr\u00e9 Zuckerberg sur un fond d\u2019\u00e9cran au milieu de logos d\u2019applications qui avaient suscit\u00e9 l\u2019int\u00e9r\u00eat de Facebook et dont faisait partie celui de Cinemur.<\/p>\n

Le\u00a0 matin o\u00f9 cette photo est apparue sur le web, mon t\u00e9l\u00e9phone n\u2019a pas arr\u00eat\u00e9 de sonner. Cinemur \u00e9tait lanc\u00e9 et le monde du spectacle \u00e9tait ouvert \u00e0 MFG Labs, qui a, ensuite, \u00e9t\u00e9 rachet\u00e9e par Havas. Elle existe toujours, emploie, je pense, 50 salari\u00e9s et sert le monde du cin\u00e9ma.<\/p>\n

Ces jeunes stagiaires avaient compris les questions qui int\u00e9ressaient ce public. Il suffisait donc, pour y r\u00e9pondre, de savoir acc\u00e9der aux informations existantes et traiter ces \u00ab\u00a0big data\u00a0\u00bb, ce qui n\u2019\u00e9tait d\u00e9j\u00e0 plus \u00e0 l\u2019\u00e9poque un probl\u00e8me d\u2019un point de vue technique pour une petite start-up, gr\u00e2ce au cloud<\/em>.<\/p>\n

Dans ce m\u00eame esprit, avec le Cr\u00e9dit Agricole et Airbus, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 une offre qui permet aux agriculteurs de surveiller et d’assurer la culture de fourrages. Il y avait des probl\u00e8mes techniques et scientifiques \u00e0 r\u00e9soudre : il fallait combiner l\u2019agronomie, le traitement des signaux et des images satellitaires. Il y avait aussi des enjeux commerciaux et juridiques. Mais le plus important \u00e9tait de bien comprendre les questions qui int\u00e9ressaient les agriculteurs et de proposer des solutions valables.<\/p>\n

Une martingale \u00e9tonnante <\/strong><\/h3>\n

Je d\u00e9couvrais, comme beaucoup d\u2019autres math\u00e9maticiens, que l\u2019analyse statistique et math\u00e9matique de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es et d\u2019images avait d\u00e9sormais un potentiel sans limite, gr\u00e2ce aux algorithmes et aux nouvelles puissances de calcul et de stockage, le tout disponible \u00e0 faible co\u00fbt. Ces donn\u00e9es et ces images pouvaient concerner le cin\u00e9ma ou toute autre industrie. Leur traitement demande une grande puissance de calcul que des entreprises, comme Amazon par exemple, proposent \u00e0 des prix raisonnables. Le machine learning<\/em> et l\u2019intelligence artificielle augmentent chaque jour l\u2019efficacit\u00e9 de ces traitements.<\/p>\n

C\u2019est une martingale \u00e9tonnante car extr\u00eamement puissante et capable de r\u00e9pondre \u00e0 toutes sortes de questions. Elle se d\u00e9veloppe depuis le d\u00e9but du XXI\u00e8me si\u00e8cle, une bo\u00eete \u00e0 outils magique avec laquelle il faut et il suffit de combiner deux savoirs : d\u2019une part, celui des math\u00e9maticiens et des ing\u00e9nieurs qui savent utiliser ces algorithmes ; d\u2019autre part, celui des industriels ou utilisateurs qui, eux, connaissent les questions, le contexte et les besoins de leur industrie.<\/p>\n

La naissance de Kayrros dans le big data pour l\u2019\u00e9nergie<\/strong><\/h3>\n

La cr\u00e9ation de Kayrros est le r\u00e9sultat de la rencontre entre industriels du secteur de l’\u00e9nergie et chercheurs en math\u00e9matiques. L\u2019\u00e9nergie est un secteur en pleine transition, avec une foule d\u2019acteurs de toutes tailles, interd\u00e9pendants et, bien s\u00fbr, des milliards de consommateurs. Kayrros est une start-up fran\u00e7aise en big data qui a l\u2019ambition d\u2019apporter de la transparence \u00e0 cette industrie aux cycles impr\u00e9visibles \u00e0 partir de l\u2019analyse massive de donn\u00e9es et d’images.<\/p>\n

Antoine Rostand, cr\u00e9ateur de Kayrros, connaissait bien les questions pertinentes pour cette industrie car il avait d\u00e9velopp\u00e9 avec succ\u00e8s une activit\u00e9 pointue de consultants (4). Il a r\u00e9uni autour du berceau de Kayrros un cercle de scientifiques co-fondateurs r\u00e9put\u00e9s (5), eux-m\u00eames connect\u00e9s \u00e0 des centres de recherche (6), ainsi que des grands noms de l\u2019industrie des hydrocarbures.<\/p>\n

Cette alliance de la recherche et de l\u2019industrie est un peu une r\u00e9union de contraires ou, pourrait-on dire, de compl\u00e9mentaires. Les chercheurs sont attir\u00e9s par des probl\u00e8mes dont on ne connait pas encore la solution. C\u2019est ce qui les excite. Les industriels, eux, veulent r\u00e9pondre \u00e0 des soucis pr\u00e9sents et concrets.<\/p>\n

Nous ne sommes bien s\u00fbr pas les seuls. Let It Wave, fond\u00e9e par Stephane Mallat (7), est un exemple bien connu des math\u00e9maticiens. Il y a d’autres aventures tr\u00e8s proches chez les math\u00e9maticiens. Par exemple, Jean-Michel Morel, apr\u00e8s des travaux brillants, en collaboration avec Pierre-Louis Lions, sur certains aspects th\u00e9oriques du traitement d’images, a d\u00e9velopp\u00e9 un remarquable laboratoire de traitement d’images satellitaires \u00e0 l’ENS Cachan, sans doute, un des meilleurs laboratoires universitaires dans le monde sur ce sujet. La collaboration d’un laboratoire universitaire avec le monde de l’entreprise est un d\u00e9fi : cela demande une \u00e9coute et une intelligence de part et d\u2019autre. Ce laboratoire a eu une tr\u00e8s forte contribution au d\u00e9veloppement de Kayrros.<\/p>\n

C\u2019est cette rencontre entre scientifiques et industriels qui donne naissance \u00e0 ce genre de start-up. La pr\u00e9sence de ces conseillers scientifiques \u00e9troitement impliqu\u00e9s depuis le d\u00e9part permet \u00e0 ces start-up de recruter, de mani\u00e8re continue, des chercheurs et des ing\u00e9nieurs venant des meilleures \u00e9coles et de les orienter. C\u2019est un atout tr\u00e8s puissant.<\/p>\n

Ce conseil de scientifiques permet aussi de contourner les obstacles quand on s\u2019attaque \u00e0 des applications techniquement difficiles. Par exemple, nous avons eu \u00e0 analyser des images de faible r\u00e9solution li\u00e9es au stockage dans les raffineries ou aux activit\u00e9s de production. Une fois ce probl\u00e8me r\u00e9solu, il faut int\u00e9grer les r\u00e9sultats que fournissent nos outils dans les processus de d\u00e9cision des clients, acteurs de l\u2019industrie : compagnies p\u00e9troli\u00e8res, fonds d\u2019investissement, banques, grands groupes industriels. Et l\u00e0, ce sont les industriels qui savent.<\/p>\n

C\u2019est la formule-clef de l\u2019innovation \u00e0 partir de sciences pures comme les math\u00e9matiques. Pour nous scientifiques, c\u2019est tr\u00e8s stimulant de travailler sur des probl\u00e8mes concrets et r\u00e9els que nous posent les industriels et d\u2019aller chercher le meilleur de notre discipline sur le plan scientifique pour y r\u00e9pondre.<\/p>\n

On progresse chaque jour \u00e0 Kayrros en d\u00e9veloppant des produits nouveaux pour le secteur de l\u2019\u00e9nergie \u00e0 partir de cette science d\u2019analyse des donn\u00e9es et des images. Bien utilis\u00e9s, tous ces outils vont aider les acteurs de ce secteur \u00e0 suivre de pr\u00e8s en temps r\u00e9el leurs actions, en particulier au regard de la transition \u00e9nerg\u00e9tique, et de ce fait, \u00e0 mieux la g\u00e9rer. Ces produits sont appel\u00e9s \u00e0 s\u2019\u00e9tendre \u00e0 d\u2019autres secteurs et c\u2019est chaque fois la transparence que ces outils apportent qui devient une aide \u00e0 la d\u00e9cision pour les industriels.<\/p>\n

Mots-cl\u00e9s : big data – \u00e9nergie – entrepreneur – math\u00e9matiques – traitement images et donn\u00e9es<\/p>\n

\n

(1) La th\u00e9orie des jeux \u00e0 champ moyen est propos\u00e9e en 2006 ind\u00e9pendamment par J-M. Lasry et P-L. Lions d\u2019une part et P. Caines, M. Huang et R. Malham\u00e9 d\u2019autre part. Dans les jeux \u00e0 champ moyen, les agents, en grand nombre et tous de m\u00eame nature, cherchent \u00e0 optimiser l\u2019\u00e9tat dans lequel ils se trouvent, mais leurs pr\u00e9f\u00e9rences d\u00e9pendent partiellement du choix des autres agents. Cette d\u00e9pendance est \u00ab\u00a0statistique\u00a0\u00bb, les joueurs \u00e9tant tr\u00e8s nombreux : on dit que ces pr\u00e9f\u00e9rences d\u00e9pendent de champs moyens cr\u00e9\u00e9s par les autres agents. Comme dans un \u00e9quilibre de Nash, les agents cherchent une strat\u00e9gie individuelle optimale d’\u00e9quilibre, c’est-\u00e0-dire tenant compte des strat\u00e9gies anticip\u00e9es des autres. La dynamique d’\u00e9quilibre est souvent al\u00e9atoire \u00e0 la fois au niveau individuel et au niveau collectif.<\/em><\/p>\n

(2) Pierre-Louis Lions, math\u00e9maticien, professeur au Coll\u00e8ge de France, m\u00e9daille Fields<\/em><\/p>\n

(3) Directeur interminist\u00e9riel du num\u00e9rique, ancien directeur d\u2019Etalab.<\/em><\/p>\n

(4) Filiale du groupe Schlumberger, cette activit\u00e9 a \u00e9t\u00e9 rachet\u00e9e par Accenture.<\/em><\/p>\n

(5) En plus de Jean Michel Lasry, Alexandre d\u2019Aspremont, directeur de recherche CNRS et professeur attach\u00e9 \u00e0 l\u2019ENS\u00a0; Laurent el Gaoui, professeur EECS UC Berkeley; Antoine Halff, Senior Research Scholar au Centre de Global Energy Policy, Columbia University.<\/em><\/p>\n

(6) INRIA, Cachan et le CMLA<\/em><\/p>\n

(7) Stephane Mallat a contribu\u00e9 \u00e0 l\u2019essor de la th\u00e9orie des ondelettes ; avec Yves Maier, il est le fondateur de Let it Wave, une start-up sur le traitement des images, qu\u2019il a dirig\u00e9e de 2001 \u00e0 2007.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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