Les liens se renforcent entre Drivata et la recherche scientifique…

par 5 Avr 2022

Mme Samia Mellah a récemment rejoint Drivata en tant que CDO (Chief Data Officer).  Ses missions : garantir la base scientifique des solutions développées et intégrées par la startup marseillaise, structurer l’équipe data science et développer les partenariats avec la recherche pour faire évoluer les algorithmes de machine learning.

Samia est diplômée ingénieur de l’institut national des hydrocarbures de Boumerdès (Algérie), spécialisée dans les métiers de l’industrie du pétrole et des hydrocarbures en général. Passionnée par la recherche scientifique, elle obtient un master 2 recherche en automatique comme major de promotion et rejoint l’équipe de  Mustapha Ouladsine, le directeur du Laboratoire de l’Informatique et Système (LIS) et Vice président Délégué aux infrastructures numériques et à l’intelligence artificielle, de l’Université Aix Marseille. 

Pendant ses années de thèses, dans le cadre du projet européen productive 4.0 en collaboration avec STMicroelectronics, Rousset. Samia a conçu plusieurs solutions innovantes pour adresser les problématiques de la détection d’anomalies et a publié plusieurs articles scientifiques ce qui lui a permis de participer à plusieurs conférences de haut niveau scientifique. 

Samia a choisi de rejoindre l’équipe Drivata pour résoudre les problématiques liées au passage de notre société à une mobilité durable et responsable… Vaste programme dont elle dévoile une partie des éléments dans cette interview :

Question : des chercheurs de votre envergure choisissent plutôt de rejoindre la sécurité des grandes entreprises avec leur doctorat en poche. Quelles sont les motivations qui vous poussent à rejoindre une jeune startup en phase de développement ?

Samia : D’abord parce que Drivata a été labellisée startup à impact par France Digitale et BPI France et ses deux fondateurs ont une longue expérience internationale dans les domaines de la télématique automobile et des plateformes de données véhicules. 

Ensuite, il faut savoir que la solution Drivata est une véritable innovation issue de la recherche scientifique. Mon rôle est de veiller à ce que nos instruments de mesures soient fiables et performants et que toutes les approches basées sur la donnée que nous collectons et analysons soient fondées sur une approche strictement scientifique. 

Question : justement… A quoi sert la data analysée par Drivata ?

Samia : On trouve deux niveaux d’analyse ; le premier répond aux besoins de nos clients entreprises :

  • Réduire l’accidentalité et diminuer les infractions routières de leurs salariés. 
  • Diminuer la consommation de carburant et les émissions polluantes…
  • Former en continu aux bénéfices d’une conduite durable et responsable.
  • Prédire le taux d’accidentalité, la consommation et les émissions polluantes
  • Cartographier les risques près des zones sensibles (sites seveso, centrales nucléaires, chantiers…).
  • Certifier leurs actions en faveur de la sécurité des salariés (ISO 45001) 

Le second niveau contribue à améliorer les connaissances générales pour guider les actions des acteurs privés comme publics en faveur de la mobilité de demain :

  • Renseigner les politiques de mobilité, d’économie d’énergie et de protection de l’environnement.
  • Améliorer l’accidentologie avec des données inédites et légales
  • Renforcer l’apprentissage de la conduite et de la prévention
  • Ajouter de la valeur aux plateformes MaaS (mobility as a service)

Question : une partie des données est collectée depuis le smartphone des conducteurs… est-ce une source assez fiable pour l’analyse ?

Samia : Grâce à l’évolution de la  technologie, les capteurs intégrés dans les smartphones sont réputés fiables et c’est cette fiabilité dont on a besoin comme premier élément dans nos approches.  Mais ces données en soi ne sont pas suffisantes, nous devons associer au moins deux autres sources : le type de véhicule, le contexte routier et les conditions météorologiques.

Notre méthodologie comprend la gestion des valeurs manquantes, la détection d’outliers, la transformation des variables et la modélisation pour une restitution lisible et compréhensible par des parties prenantes issues de métiers différents. 

Question : Comment comptez-vous exploiter ce gisement de données ?

Nos algorithmes de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle vont avoir un rôle important dans le traitement de certaines problématiques comme la prédiction du taux d’accidentalité et l’estimation de la consommation.

Nous avons aussi identifié un large champ d’intervention : la transformation digitale du continuum éducatif de la conduite: c’està-dire l’amélioration des phases de conduite accompagnée, de période probatoire post permis, de récupération des points du permis, jusqu’à l’évaluation de la conduite des seniors…

 

Question : Vous allez donc faire des découvertes intéressantes…

C’est mon objectif en tant que chercheuse. De plus, je crois que la publication scientifique (qui est malheureusement un élément négligé dans la plupart des entreprises) est un moyen puissant de garantir et normer notre solution. Publier dans des conférences ou des revues scientifiques est pour moi une preuve du haut niveau scientifique des solutions que nous proposons. Je crois fermement que la mobilité de demain sera durable et responsable uniquement  à travers une démarche hyper-collaborative entre des solutions comme Drivata, les scientifiques, les entreprises et les pouvoirs publics.

Projet financé avec le concours de l'union européenne avec le fond européen de développement régional

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