Stratégie

Grand théma : les stratégies d'Axa France et de Floa pour passer la data à l'échelle

Sébastien Robert, Chief Data Officer de Floa, explique comment la mise en œuvre d’une plateforme data cloud a contribué au passage à l’échelle de la stratégie data.

Pour le grand théma du mois de juin, CIO et Le Monde Informatique zooment sur le DataOps. La deuxième émission préparée par la rédaction traite de l'industrialisation des processus data, en abordant les enjeux de l'automatisation et de passage à l'échelle.

PublicitéAvec l'appétit croissant des métiers pour les analyses et outils basés sur les données, les équipes travaillant sur la data sont fortement sollicitées. Pour répondre à l'afflux des demandes tout en préservant le niveau de service, celles-ci doivent aujourd'hui industrialiser leur socle et se doter de processus solides. Cloud et automatisation deviennent des leviers essentiels pour accompagner ce passage à l'échelle, comme l'illustrent les témoignages d'Axa France et de la néo-banque Floa dans la seconde émission de notre grand théma DataOps.

Robin Cunchillos, lead architect, Axa France : « la plateforme a vraiment changé le quotidien des équipes techniques et métiers. »

Le premier invité, Robin Cunchillos, lead architect chez Axa France, explique pourquoi l'assureur s'est tourné il y a quelques années vers une plateforme data hébergée dans le cloud, en l'occurrence Databricks sur Azure, dans l'objectif de bâtir un socle data plus robuste, évolutif et capable d'offrir les niveaux de service attendus par les utilisateurs. Pour aller plus loin, l'équipe a également automatisé au maximum les processus techniques (gestion du réseau, des habitations, etc.) et fonctionnels (workflows et pipelines data) associés à la plateforme.

Cette industrialisation a changé la manière de livrer des cas d'usage, avec des gains de temps aussi bien pour l'équipe technique que pour les métiers. « La première année après le déploiement, les utilisateurs ont vu que l'on tenait les engagements de services, ce qui leur a donné confiance dans la plateforme. Dès la deuxième année, les cas d'usage ont été multipliés par cinq », souligne Robin Cunchillos, pour qui cette montée en charge n'aurait pas été possible sans automatisation. Aujourd'hui, l'équipe travaille également sur l'acculturation, un autre levier essentiel pour développer les usages autour des données, porté par la Chief Data Officer d'Axa France, Chafika Chettaoui.

MLOps : industrialiser le réapprentissage des modèles

Sébastien Robert, Chief Data Officer de Floa : « nous avons créé une direction data il y a quelques années, en centralisant les compétences, pour aborder la phase de construction de la plateforme. »

Floa, une fintech bordelaise spécialisée dans les services de paiement, a également vécu ces problématiques d'industrialisation. « Nous avons la chance d'être dans un environnement digital, avec beaucoup de données disponibles, mais nous avions des difficultés à les exploiter pleinement, à cause d'un environnement SI assez fragmenté », relate Sébastien Robert, Chief Data Officer de Floa. L'entreprise a donc décidé de mettre en place une plateforme data dans le cloud, optant pour la solution de Snowflake, afin de centraliser l'ensemble de ses données, venant de sources internes comme externes. Un « enabler » indispensable, mais pour autant pas suffisant, prévient le CDO, qui évoque la nécessité d'industrialiser également les processus, de travailler sur l'acculturation ou d'établir une gouvernance. « Quand je veux faire un modèle sur un use case, comme une analyse de solvabilité, il ne s'agit pas seulement de le faire sur un parcours ou un type de client précis, mais de pouvoir le refaire des milliers de fois, avec des données et des configurations différentes », illustre-t-il.

PublicitéParmi les sujets sur la table aujourd'hui, l'équipe data rencontre aussi des enjeux autour du MLOps. Floa a en effet déployé une quarantaine de modèles d'IA sur des cas d'usage qui nécessitent une réponse en temps réel, tel le scoring. « Nous avons un vrai sujet sur le réapprentissage de ces modèles-là, pour maintenir leur performance dans le temps », explique Sébastien Robert. Pour y répondre, la néo-banque a mis en place un mécanisme qui monitore les modèles et surveille les éventuelles dérives, afin de les réentraîner lorsque c'est nécessaire.

Sur le même thème, vous pouvez retrouver notre première émission du grand théma DataOps qui se penche sur la gouvernance et le volet organisationnel des transformations data, avec les témoignages des Chief Data Officers de Schneider Electric, de la Matmut et d'Idemia.

Dans notre espace grand théma, vous pourrez également découvrir la vision d'une analyste du cabinet Forrester, Michele Goetz ; des entretiens avec Stéphane Roder, entrepreneur et spécialiste de l'IA, avec le chirurgien et auteur Laurent Alexandre et avec l'avocat Henri Leben ; ainsi que des modèles de cahiers des charges.

Visionnez l'émission animée par la rédaction de CIO, avec les témoignages d'Axa France et de Floa, ainsi que l'avis d'expert d'Akeneo (vidéo, 57 min).