Aujourd’hui, la data est partout. Dans votre téléphone. Dans votre montre connectée. Et même dans les champs.
Mais mesurer des données n’est que la première étape. Il faut ensuite les interpréter. Car c’est là qu’elles prennent toute leur valeur.
Si vous avez seulement quelques données, celle d’une station météo Weenat sur les dernières 24h, par exemple, c’est plutôt facile.
Mais si vous souhaitez analyser l’évolution de la température sur 20 ans à l’échelle du territoire d’une coopérative, vous allez très vite vous retrouver avec un océan de données.
Collecter, traiter, trier et analyser les données, c’est le métier de Sylvain Coly, docteur en mathématiques appliquées et data scientist chez Weenat.
On fait les présentations ?
Bonjour Sylvain, tu es data scientist. Peux-tu nous expliquer en quoi consiste ce métier ?
SC : Le rôle du data scientist, c’est de travailler avec la donnée. On part d’une problématique très concrète, et on utilise les données pour y apporter une réponse.
Récemment, on a par exemple travaillé avec une coopérative viticole pour mesurer l’impact des tours à vent sur la température en période de gel.
Dans ce cas, on part des données terrains, qui peuvent être des données issues de capteurs ou bien des données de météo spatialisée.
Très vite, on se retrouve avec une grande quantité de données, puisqu’on regarde les relevés de température toutes les 5 minutes, sur plusieurs points géographiques, sur une période de plusieurs jours.
Si on devait afficher ces données dans un tableau Excel, on se retrouverait avec un document de plusieurs centaines de milliers de lignes, ce qui serait complètement ingérable.
Notre job, c’est donc de qualifier la requête avec le client, pour être sûr qu’on va sortir la donnée qui l’intéresse. Puis, dans un second temps, de nettoyer les données, les synthétiser, et les comparer avec d’autres sets de données pour repérer d’éventuelles anomalies.
Dans l’exemple cité précédemment, on a pu indiquer à la coopérative, le gain moyen en température observé à 2, 5 ou 10 mètres des tours à vent.
Exemple de cartographie réalisée par les Data-Scientist de l’équipe Weenat sur le cumul de précipitation en France.
Sous quelle forme les données sont-elles présentées ?
SC : Cela dépend de la demande. Dans certains cas, on présente nos analyses sous forme de texte. On peut aussi envoyer des tables brutes de résultats, ou des statistiques qui les résument. Mais le plus souvent, on crée des graphiques, ou des cartographies, pour faciliter la visualisation et l’interprétation des données pour le client.
L’autre jour, on a par exemple réalisé une cartographie pour un gros acteur de la distribution agricole qui souhaitait savoir combien de stations météo installer pour assurer une couverture optimale sur tout son territoire.
À quoi ressemble une journée type pour toi ?
SC : Il n’y a pas vraiment de journée type. C’est ce que j’aime dans ce métier. D’un projet à l’autre, les problématiques ne sont pas du tout les mêmes. On peut travailler un jour sur le risque de grêle. Puis sur les vagues de chaleur le lendemain. C’est stimulant.
En parallèle des études que je réalise pour nos clients, je travaille sur le développement et l’amélioration de plusieurs produits, dont WeeFrost, un service d’alerte pour aider les viticulteurs et les arboriculteurs à mieux prévoir le risque de gel.
J’accompagne également des doctorants ou des alternants, comme Mariam, qui réalise une thèse en mathématiques appliquées sur la thématique du changement climatique, ou Valentin, qui contrôle la qualité des données des capteurs.
Quel est le projet qui t’a le plus marqué depuis ton arrivée chez Weenat ?
SC : Le projet le plus excitant, finalement, c’est toujours le prochain. J’adore passer d’un projet à l’autre. Ce qui me plaît le plus dans mon métier, c’est la résolution des problèmes. On part d’une problématique, qu’on essaie ensuite de résoudre grâce à la donnée.
Cela dit, le projet qui m’a le plus marqué, c’est sans doute la création de Météo Vision, notre outil de météo spatialisée. On utilisait des formules très complexes, qu’il a fallu simplifier et optimiser pour créer un nouvel algorithme de spatialisation. C’était un vrai défi !
Quel est le plus gros challenge dans ton métier ?
SC : C’est sans aucun doute de réussir à faire parler entre eux les différents métiers de Weenat. Dans une même entreprise, on a des agronomes, des météorologues, des ingénieurs, des développeurs. Tous très pointus dans leur domaine. La difficulté, c’est de réussir à tous parler la même langue pour avancer ensemble sur les gros projets.
Qu’est-ce qui te plaît le plus chez Weenat au quotidien ?
L’agro-météorologie est un domaine intellectuellement très stimulant, et savoir que l’on travaille pour aider les agriculteurs et les coopératives agricoles dans le pilotage de leur exploitation est très valorisant. C’est ce qui donne du sens à mon activité.
Mais ce qui me motive le plus à aller travailler au quotidien, c’est l’ambiance d’équipe, la bonne entente et l’entraide avec les collègues.
Et pour finir sur une note plus personnelle, tu fais quoi de ta vie lorsque tu n’es pas au bureau ?
SC : J’adore les jeux de société. Je suis bénévole dans une asso. Je fais aussi beaucoup de randonnée et du badminton. Et surtout, je passe du temps avec ma femme et notre petite fille de 1 an.
