Marin BOUTHEMY, Data Scientist chez SCOR
J’ai choisi d’intégrer l’ENSAE Paris pour sa formation très pointue en Data Science. J’avais découvert les réseaux de neurones artificiels en 2016 à l’issue d’un stage de recherche et je cherchais une école pouvant m’apporter une connaissance approfondie dans ce domaine. L’ENSAE Paris proposant des cours pointus dans ce domaine en troisième année dans la voie de spécialisation en Data Science, mon choix fut tout naturel.
La formation très technique de l’ENSAE Paris est grandement appréciée auprès des entreprises mais également des laboratoires de recherche. Il y a également une très grande part d’autonomie durant la formation et plus particulièrement en troisième année avec de nombreux projets libres, cela nous permet d’apprendre à être plus autodidacte. Le réseau ENSAE Alumni m’a beaucoup aidé pour trouver mon emploi à Singapour notamment grâce au nombre important d’anciens alumni dans mon entreprise actuelle, et de manière plus générale dans le monde de l’assurance.
En tant que data scientist chez SCOR à Singapour, j’interviens aussi bien sur des projets globaux tels que la conception d'algorithmes de reconnaissance d’image que sur des projets plus locaux où nous aidons des compagnies d’assurance à tirer profit de leurs données. Je dois ainsi apprendre à jongler entre les projets mais également les pays puisque nous intervenons sur toute l'Asie du sud-est. Si je devais donner un seul conseil à ceux souhaitant s'orienter vers une scolarité ou une carrière internationale: soyez curieux mais surtout audacieux !
La formation technique est selon moi le gros atout de l’ENSAE Paris. Les cours sont dispensés aussi bien par des sommités du monde académique que par des chercheurs de grandes entreprises (Google Brain ou Facebook Artificielle Intelligence pour ne citer qu’eux). Cela permet ainsi d’être à la pointe en ce qui concerne les derniers algorithmes et techniques appliqués aujourd’hui dans l’industrie.
En ce qui concerne le secteur d'activité en 2021, l’un des enjeux les plus importants de la data science est selon moi, l’ethic AI. Autrement dit, comment faire en sorte que mon algorithme d’intelligence artificielle entraîné automatiquement ne reproduise pas les biais humains et ne discrimine pas tel type de population. De fait, ce topic se retrouve à la croisée des chemins entre éthique, philosophie et machine learning. Cela est particulièrement intéressant pour un ENSAE puisque les nombreux cours socio-économiques donnent les clés pour aborder ces enjeux de demain.