Embauché il y a quelques années, le très expérimenté Olivier Louis Monnier, Group Chief Data Officer de la mutuelle Matmut, a rapidement mis en place une équipe Data et une Direction Data indépendante en interaction directe avec les membres du Comité Exécutif. .

Département de données indépendant en collaboration avec l’informatique

Olivier Louis Monnier a présenté les premiers résultats obtenus et sa philosophie du domaine Data et de la répartition des tâches dans l’organisation, le 16 novembre à Big Data & amp; IA World Paris. « Nous sommes un service informatique indépendant mais nous travaillons beaucoup avec l’informatique » rappelle Olivier Louis Monnier qui souligne que sans l’informatique, partie cachée de la glace et souvent décriée, rien ne fonctionne. « Nous sommes autonomes mais nous ne sommes pas indépendants », précise-t-il.

La Matmut avait créé un Data Lab logé au sein de la DSI qui effectuait analyses et tests

Initialement, la mutuelle Matmut avait créé un Data Lab logé au sein de la DSI qui réalisait des analyses et des tests, des preuves de concept (POC ou Proof of concept) sur les données. « Ce Data Lab a fait des POC sans passer en production », explique le responsable. « Comme beaucoup de pocophiles, je suis devenu pocophobe » sourit Olivier Louis Monnier. La Matmut a créé son poste et celui du département Data en juin 2021 et l’équipe Data a été entièrement constituée à partir de janvier 2022.

Le Président est en dialogue direct avec les membres du Comité Exécutif de la Matmut car l’accompagnement – l’accompagnement et l’implication des managers clés – est important, sinon ça ne marchera pas. « On a la possibilité de parler directement au Comex. Il n’y a pas d’intermédiaire, je parle directement aux membres du Comex et on a le soutien fort du Comex et de la DG. Ça simplifie beaucoup le processus », assure-t-il », prévient le responsable.

Les Data Engineers se préparent au poste de Data Scientists

Dans ses équipes, les Data Engineers cèdent la place aux Data Scientists. Quant au Data Analyst, c’est le seul qui interagit avec les ventes. Il parle aux techniques et les comprend et interprète le discours non structuré du design des Data Scientists qui le transformeront en code qui passera au Machine Learning Engineer jusqu’à ce que l’IT soit implémenté.

Le processus n’est pas d’accompagner les équipes métier si elles veulent juste faire des tests

La stratégie d’Olivier Louis Monnier n’est pas d’accompagner les équipes métiers alors qu’elles ont juste besoin de faire des tests. « Nous ne prenons aucun POC car nous savons déjà que nous pouvons résoudre des problèmes avec la science des données et l’apprentissage automatique. Il n’y a pas besoin de dépenser de l’argent pour cela. La vraie question est de savoir si c’est rentable de le faire ? spécule-t-il. » On parle de preuve de valeur », poursuit-il. Il suffit que les entreprises utilisent les entreprises.

Les projets doivent être validés selon trois critères. C’est-à-dire pourquoi le projet doit se faire, quelle est la valeur du projet, et pour la mutuelle ce n’est pas une question de ROI (ROI ou Retour sur investissement) mais de la valeur des partenaires, adhérents ou de. entreprise, et quel est le risque de ne pas réaliser ce projet ? « S’il n’y a pas de risque, nous ne le ferons pas », répond le Data Manager de la Matmut. « Chaque cas d’usage part du métier, on ne prend aucun autre cas d’usage », insiste-t-il. Une fois le cas d’utilisation accepté, il doit être accepté pour être transformé en MVP (Minimum Viable Product) puis mis en production.

Parmi les ingénieurs et les commerciaux les plus organisés, il faut comprendre

L’organisation de l’équipe est importante et c’est pourquoi il est important de considérer les méthodes de travail de chacun. Les Data Engineers très organisés ont tendance à utiliser des méthodes « au carré » tandis que les Data Analysts, qui rencontrent les équipes métiers, veulent aller plus vite et avec moins de complexité pour livrer les projets attendus. « Il faut s’assurer que ces personnes communiquent et se comprennent. N’oubliez pas la forme humaine » dit Olivier Louis Monnier.

Les analystes de données communiquent avec les secteurs d’activité et traduisent la demande en scientifiques de données

« J’ai pris les meilleurs doctorants d’autres entreprises qui n’ont pas expliqué ce qu’ils faisaient aux analystes de données et cela n’a pas fonctionné », dit-il. Les analystes de données communiquent avec les secteurs d’activité et traduisent la demande en scientifiques de données. Les équipes de données sont indépendantes des équipes informatiques. « On prend le choc du métier et on le ramène à l’IT. Pour cela, on a des Data Relays dans la technologie qui connaît la Data » a traduit Olivier Louis Monnier. Les analystes de données travaillent avec des relais de données.

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L’équipe des données est actuellement centralisée mais est en train d’être établie. « Nous avons mis des Data Scientists dans les directions métiers », précise le Chief Data Officer. Il explique qu’il s’agit de « Citizen Data Scientists », c’est-à-dire de personnes issues d’équipes métiers très intéressées par la Data. Depuis janvier 2022, l’équipe Data a disparu. Il a 4 cas d’utilisation industriels. 23 cas sont prévus pour 2023. « Ce qui prend le plus de temps, c’est l’opération, ça prend 4 à 6 mois », précise le responsable. La conception prend 3 semaines, le développement et la partie Data Science prend de 1 mois à 1 mois et demi.

Le cas d’utilisation permet de prédire le nombre de personnes qui seront placées devant les clients selon le cahier des charges

Les premières solutions développées sont liées aux risques climatiques. Chaque application vous permet de connaître le nombre de sinistres (tels que la grêle) qui arriveront et le nombre d’ETP (Équivalents Temps Plein) qui seront nécessaires au niveau des appels pour prendre les appels des assurés et ne pas créer de goulot d’étranglement. Plus traditionnellement, l’équipe Data a créé des objectifs de qualité et de désabonnement. Un projet moderne et préindustriel consiste à essayer de lire et de fabriquer les schémas que l’assuré doit dessiner lorsqu’il remplit une convention de règlement en cas d’accident de voiture.

Les Data Analysts de la Direction des Données travailleront avec les « Citizen Data Scientists » présents dans l’entreprise

La Data Team comprend actuellement 4 Data Scientists, 5 Data Engineers, 1 Data Manager, 2 alternants et 10 relais métiers (digital, RH…). « Nous sommes en train de former des Citizen Data Scientists, ce ne sont pas des techniciens qui vont créer du code Python, ce sont des relais Data » explique le responsable. Les Data Analysts de la Direction des Données travailleront avec des « Citizen Data Scientists ». Les cas d’utilisation augmentent avec les relais de données. « Si le Citizen Data Scientist peut démarrer un cas d’utilisation, s’il le fait, s’il ne le peut pas, il va dans notre lieu d’excellence » explique le Chief Data Officer. Le Citizen Data Scientist est soutenu par le Data Analyst.

Côté outillage, l’idée est d’avoir le bon outil pour la bonne utilisation par les bonnes personnes sans partir avec du matériel coûteux ou inadapté. La Matmut utilise les plateformes SAS et Saagie. L’équipe Data gère ses projets en s’intégrant à la plateforme Confluence et partage les tâches avec Trello. Le développement du code se fait en Python dans l’environnement de développement Pycharm. La gestion des différents types de code est faite par Gitlab. L’intégration et le déploiement continus se font avec Docker et Kubernetes. Le suivi et le contrôle seront effectués par MLflow. « Nous avons des outils très chers et des outils bon marché, nous avons tout et avec cela nous nous débrouillons bien », dit-il brièvement.

L’évolution est en question vers l’année avec l’arrivée de nouvelles offres

« On se pose la question de l’Année, avec de nouvelles offres comme celles de Thalès et Google ou Bleu et Azure. On se permet de penser l’Année », conclut le Chief Data Officer Groupe. Olivier Louis Monnier a un parcours intéressant. dans la Data, notamment dans la banque et l’assurance. Il a été « Global Head of Data Science & Analytics » sur le groupe privé Roquette.

Olivier Louis Monnier est passé par la banque HSBC et le réassureur Scor

Auparavant, il était « Head of Data Science & Analytics » chez HSBC Bank pour Retail Banking et Wealth Management. Il a également été « Head of Actuarial Tools and Big Data » pour le réassureur Scor. On peut également citer ses fonctions de « Head of Analytics » à la banque Natixis du groupe BPCE et de statisticien chez Cofinoga. Il débute comme analyste chez BNP Paribas Personal Finance en 2001.

Le groupe Matmut dit avoir 4,1 millions d’adhérents et 7,8 millions de contrats d’assurance. Elle propose aux particuliers, professionnels, entreprises, organisations une gamme complète de produits d’assurance (auto, moto, bateau, habitation, responsabilité civile, protection familiale, santé, protection et assistance juridique) et de services financiers. et l’épargne (crédit auto, crédit immobilier, assurance emprunteur, livret d’épargne, assurance-vie, etc.). Le Groupe Matmut emploie 6 500 personnes. La Matmut a réalisé un chiffre d’affaires de 2,4 milliards d’euros en 2021.