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

Replay webinar : Comment concilier Performance business et Règlementation grâce à l’Anonymisation des données ?

Pourquoi anonymiser ? Choix de la méthode ? Comment mettre en oeuvre la k-anonymisation ? Comment outiller un département/une activité pour mener des études avec la confidentialité différentielle ? Dans ce webinar animé par Benoit Ravel, Thibaut Dubois et Martin Masson partagent leur expertise et vous expliquent comment trouver le point d’équilibre entre la maîtrise des risques d’identification et la conservation des capacités d’analyse et de valorisation des données.

« Les métiers de la data et de l’IA ne viennent pas assez à la rencontre des femmes »

Naomi Girard a rejoint la team Datastorm en 2018. Data scientist junior, elle explore toutes les facettes du métier avec un intérêt prononcé pour le Traitement du Langage Naturel et un avis éclairé sur les femmes dans la data. Rencontre.

Les exigences d’une Data Literacy réussie

Acculturer pour embarquer. Pour une entreprise, la Data Literacy est un levier puissant qui permet de partager une lecture et une compréhension commune des concepts, enjeux, processus et outils de la Data Science. Dans cet article, Benoit Ravel revient sur les incontournables de cette démarche.

Comment concilier Performance Business et Réglementation grâce à l’Anonymisation des données ?

WEBINAR – mardi 13 octobre à 11h – Pourquoi anonymiser ? Choix de la méthode ? Comment mettre en oeuvre la k-anonymisation ? Comment outiller un département/une activité pour mener des études avec la confidentialité différentielle ? Les réponses lors de ce webinar organisé en lien avec notre Livre Blanc publié début septembre.

MLOps : des solutions concrètes de maintenance de modèles en production

Une application de Machine Learning apporte un défi par sa nature imprévisible et aléatoire : un modèle doit s’adapter aux données qu’il représente et les données sont en constante évolution. Il est alors primordial de recalibrer le modèle avant qu’il ne sous-performe. Cet article présente des solutions concrètes de maintenance de modèles en production.

Insuffisance rénale : Datastorm a développé une application dédiée aux équipes médicales

Datastorm a développé une application qui permet aux équipes médicales de générer facilement des statistiques et indicateurs relatifs aux patients traités par dialyse à domicile. Un projet au service de la santé piloté par le Docteur Christian Verger, président et co-fondateur du Registre de Dialyse Péritonéale de Langue Française & Hémodialyse à Domicile. Interview.

Toute l'expertise du Groupe ENSAE-ENSAI

Plateau de Saclay
5 Avenue Henry-Le-Chatelier
91120 PALAISEAU - FRANCE

Paris
24 rue Barbès
92120 MONTROUGE - FRANCE