Notre expertise 360°

Un écosystème unique au service de votre innovation

Au coeur de l’intelligence collective du Groupe ENSAE, DataStorm fait progresser la théorie en la confrontant aux données massives et développe des algorithmes maîtrisés grâce à la compréhension de leurs mécanismes et de leur domaine de validité.

L’ingénierie

DataStorm a été pensé comme un outil de production qui permet aux entreprises et aux organisations publiques de bénéficier d’une expertise scientifique en économie, en statistique, en data science et en intelligence artificielle. Nous vous aidons à développer votre propre expertise data dédiée à votre métier, avec des leviers opérationnels directs.

La Recherche

Notre structure unique favorise les connexions entre la recherche fondamentale et ses applications dans l’économie réelle. Passerelle agile entre ces deux mondes, DataStorm peut mobiliser plus de 100 chercheurs au sein du CREST, le laboratoire de recherche commun à l’ENSAE et l’ENSAI, et plus de 200 chercheurs associés à Saclay et à Rennes.

La Formation

Datastorm vous permet d’accéder à l’excellence académique de l’ENSAE à Saclay et de l’ENSAI à Rennes ainsi qu’aux modules courts et longs de l’ENSAE-ENSAI Formation Continue. Nous vous accompagnons alors pour faire monter vos équipes en compétence. Vous bénéficiez par ailleurs d’une position privilégiée pour recruter les meilleurs économistes, statisticiens et data scientists formés à l’ENSAE et à l’ENSAI.

Nos modalités d’intervention

Elles sont adaptées à la nature des missions qui nous sont confiées. Au sein d’une équipe pilotée par un ingénieur DataStorm, nous faisons intervenir :
  • Un ou plusieurs enseignants chercheurs afin de fournir l’expertise et de valider les livrables.
  • Un ou plusieurs chercheurs ou thésards ou ingénieurs de recherche pour assurer la production théorique et encadrer la production pratique.
  • Un ou plusieurs étudiants de l’ENSAE et de l’ENSAI pour les applications numériques.
Nous intervenons également en partenariat avec des cabinets de conseil ou d’ingénierie dès lors que la mission nécessite des compétences connexes à l’expertise scientifique que nous délivrons.

Le fil

Suivez notre actualité et nos projets

L’élasticité-prix de la demande d’électricité en France

Benoit Ravel, CEO de Datastorm, Stéphane Auray et Vincenzo Caponi, deux enseignants-chercheurs en Economie à l’ENSAI, proposent trois spécifications différentes pour étudier l’élasticité‑prix de l’électricité. Leurs travaux sont publiés dans le dernier numéro de la revue Economics & Statistics de l’Insee. La concurrence et le changement climatique étant des facteurs de plus en plus importants […]

R&D
Shinymanager : sécurisez simplement vos applications R Shiny

Contrôler les utilisateurs, gérer les droits en fonction des profils… le package shinymanager développé par Datastorm est un outil simple et robuste pour administrer vos applications R Shiny. Le développement d’une application Shiny est devenu une étape quasi inévitable de la plupart des projets de data science. En effet, la richesse de l’écosystème R, notamment […]

#06 Optimisation de l’activité opérationnelle du SDIS 59

Le SDIS 59 est le plus important service d’incendie et de secours de France. Il a confié à Datastorm la mise en place d’une solution permettant d’optimiser et de monitorer l’activité opérationnelle des sapeurs-pompiers du Nord. Ou quand la data science contribue à l’amélioration du service public.

6 Ecoles universitaires de recherche pour l’ENSAE Paris et l’ENSAI

Sur proposition d’un jury international, présidé par Sir Malcolm Grant, jusque récemment président de NHS England et ancien président de University College London, le Premier Ministre a retenu 24 lauréats au titre du Programme d’investissements d’avenir 3 (PIA 3). 81 candidatures avaient été déposées. L’ENSAE Paris et L’ENSAI, les deux écoles du Groupe des écoles […]

#05 Machine Learning pour la Maintenance d’un réseau d’Energie

Le projet « Minority Report » vise l’amélioration de la performance des inspections que GRTGaz réalise sur les 32 000 km de son réseau. Datastorm a travaillé avec la direction technique de GRTgaz sur des modèles prédictifs de la corrosion ou des atteintes au métal. L’approche basée sur des algorithmes de Machine Learning a permis d’augmenter sensiblement le taux de découverte.

« J’adore ce moment où on a de nouveaux résultats, étonnants ou pas. C’est le début de quelque chose. »

Aurélie Pénin est astrophysicienne de formation. Elle a rejoint Datastorm en 2018 et explore de nouveaux territoires pour nourrir son insatiable curiosité scientifique. Rencontre. Aurélie, comment devient-on astrophysicienne ? Mon père est passionné d’astronomie et il y avait une lunette à la maison, j’ai donc vu la lune de près et de magnifiques images de […]

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