Notre expertise 360°

Un écosystème unique au service de votre innovation

Au coeur de l’intelligence collective du Groupe ENSAE-ENSAI, 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 Paris 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 Paris 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 Paris 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 Paris 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

R&D
Pourquoi mettre du GitOps dans ses projets data

Né chez les développeurs, Git est un outil de versioning open source qui contribue à la bonne documentation et donc à la réussite des projets data. Chez Datastorm, nous utilisons Git dans la plupart de nos projets, et pas seulement pour gérer du code. Explications.

« Avec le Département du Nord, nous sommes dans une vraie démarche expérimentale »

Data scientist curieux et peu enclin à la routine, Lyès Boucherai nourrit sa jeune expérience des projets qu’il mène pour les clients de Datastorm. Sa récente collaboration avec le Département du Nord sur l’optimisation du service public territorial l’a particulièrement marqué. Interview.

R&D
Explorer rapidement un set de données avec Shinymodules

Shinymodules est constitué de 4 modules permettant d’explorer rapidement un set de données. Filtrer, résumer, télécharger, analyser les performances d’un modèle de régression et monitorer : on trouve dans Shinymodules des fonctionnalités très utiles au quotidien. Bref, un must have !

Compteurs intelligents et tarification dynamique de l’électricité : l’analyse de Datastorm

Dans sa réponse à la consultation de la Commission de régulation de l’énergie, Datastorm partage son analyse sur la mise en place d’une tarification dynamique de l’électricité liée au déploiement des compteurs intelligents.

« Tous les projets data ne trouvent pas leurs solutions dans les réseaux de neurones »

Benoit Thieurmel est le Directeur des opérations de Datastorm. Son mantra : partage de connaissance, rigueur, méthode… et vigilance quand on croise une boite noire.

R&D
Optimiser ses sessions de calcul avec Shinybatch

Dans la famille des packages shiny développés par Datastorm, voici Shinybatch. La solution idéale lorsqu’un utilisateur métier a besoin de paramétrer et lancer un calcul gros consommateur de ressources (temps, CPU, RAM, …) sans surcharger le serveur et bloquer les autres utilisateurs.

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