Qui sommes nous ?

La filiale d’expertise et de conseil du Groupe ENSAE

Face à une demande grandissante d’expertise dans le domaine de la statistique, de l’économie, de la datas cience et de l’intelligence artificielle, le Groupe ENSAE crée en 2013 une entreprise de droit privé, filiale à 100% du groupe : DataStorm.
Cette création répond à un triple objectif :

Répondre aux besoins des entreprises et organismes publics en mobilisant l’expertise du Groupe ENSAE et de ses partenaires.
Offrir une réactivité élevée et un point de centralisation unique aux donneurs d’ordre.
Permettre une déclinaison opérationnelle des nombreux travaux de Recherche & Développement réalisés au sein du Groupe ENSAE.

Le fil

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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 […]

[VIDEO] Datastorm et le Datalab GRTgaz

Opérateur gérant la majorité du réseau de transport de gaz en France, GRTgaz a monté un Datalab avec pour objectif de mesurer l’apport des approches « data » pour les différents métiers. Datastorm accompagne le Datalab de GRTgaz depuis sa création en 2016. Les équipes de Datastorm ont ainsi pu réaliser différents projets sur des […]

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