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3 questions au Docteur Kirell Benzi, creative data scientist chez ekino

05/02/2019

Arrivé au sein du Groupe digital ekino en janvier 2019, Kirell Benzi fait rimer data et créativité ! Passionné depuis son plus jeune âge par l’art digital, le docteur Kirell Benzi explore dès son adolescence le terrain de la création numérique en réalisant d’après photographie, des visuels abstraits combinant art et informatique. Titulaire d’un doctorat en data science depuis 2016, il enseigne la data visualisation à plus de 180 étudiants en Master à l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL).

Depuis son arrivée, il mène au sein de l’Atelier d’ekino des recherches appliquées au monde du business. Dans le prolongement d’une démarche d’innovation pragmatique, Kirell travaille main dans la main avec les équipes d’ekino afin de mener des projets novateurs mêlant data science, art, mathématiques et statistiques. . .

A la fois chercheur, data scientist, artiste, speaker, et entrepreneur, Kirell Benzi est avant tout un passionné qui s’emploie à démontrer que l’algorithme a une âme… Autrement dit que l’on peut générer de l’émotion et de la curiosité par le calcul. Rencontre...

Peux-tu nous expliquer ton métier ?

Je travaille en tant que creative data scientist au sein de l’Atelier; la structure d’ekino dédiée à l’innovation, à la recherche et au développement. Mon métier entre à la fois dans la sphère de la recherche appliquée en data science/visualisation, mais également dans la sphère artistique. En bref, c’est une nouvelle façon d’utiliser la data de manière créative et inattendue. J’ai également un rôle de “tech evangelist”, c’est à dire d’expliquer l’utilisation d'une technologie à travers l’enseignement ou des conférences. Je suis d’ailleurs enseignant en data visualisation à l’École Polytechnique de Lausanne et à Strate Design à Paris. Notre objectif au sein de l’Atelier est de raccourcir considérablement le temps écoulé entre la recherche académique et l’industrialisation dans la société à travers la réalisation de prototypes fiables.

Peux-tu nous expliquer en quelques mots ce qu’est la data science ?

Le but de la data science est d’extraire de la valeur des données. Pour cela, nous avons recours à un ensemble de méthodes scientifiques et d’algorithmes à la croisée des chemins entre les mathématiques, les statistiques, le data mining, l’analyse big data, ou encore le génie logiciel.

Dans la recherche académique, la data science est omniprésente; par exemple pour améliorer les traitements en radiothérapie, limiter l’utilisation de pesticides, contrôler la déforestation, inventer de nouveaux médicaments ou encore traduire automatiquement une langue.

“L’art des données” - Conférence de Kirell Benzi au TedX de Annecy en 2018

La data science peut également s’intéresser à d’autres sujets comme l’analyse des comportements des visiteurs de Wikipedia. Quelles pages visitent-ils le plus ? Quels sont leurs déplacements sur le réseau de l’encyclopédie une fois qu’ils sont sur une page ? Peut-on extraire - en utilisant l’apprentissage machine (machine learning) - des catégories, de sorte à classifier de manière plus fine les pages similaires ?

Dans un contexte business, on utilise la data science pour optimiser les processus, pour améliorer le taux de conversion, réduire les coûts, lutter contre la fraude mais aussi créer de nouvelles listes de lecture de musique intelligentes, qui s’adaptent à nos goûts et humeurs. La data science permet aux entreprises de mieux appréhender, comprendre et s’approprier les données, et ainsi prendre des décisions plus éclairées et plus rapides.

Qu’est ce que la data visualisation ? A quoi sert-elle ?

La data visualisation ou “data viz”, c’est transformer les jeux de données en représentation visuelle de sorte que l’information soit comprise rapidement. C’est une étape qui intervient tout au long du processus d’exploration des données afin de guider l’analyse, par exemple pour vérifier qu’un algorithme fait bien ce qu’il doit faire.

Qui dit “data viz” dit aussi design d’interface et expérience utilisateur afin de présenter les résultats de manière agréable et facilement mémorisable. C’est, par exemple, une carte interactive sur le web qui montre la montée des océans, la visualisation en temps réel de tous les chauffeurs de VTC ou encore la diffusion de tweets sur un hashtag donné.

Deep Sea from Kirell Benzi on Vimeo.

Deep Sea est une invitation dans le monde fascinant des fractales où la répétition infinie et la combinaison de petites structures géométriques construisent progressivement des motifs de plus en plus complexes qui prennent la forme des éléments qui ont servi à leur élaboration.

Enfin la dataviz et la data science peuvent se combiner en “data art” afin d’ajouter de l’émotion aux données. De sortir de la froideur mathématique et factuelle auxquelles elles sont souvent associées. A travers le data art, on cherche à émerveiller et à démontrer que l’hémisphère droit de notre cerveau - plutôt dédié aux émotions - a aussi un rôle pour apprécier la complexité des données.

Généralement, on associe “data viz” aux diagrammes en bâton ou encore aux camemberts à destination des décideurs mais c’est beaucoup plus fondamental et riche que les quelques figures qu’Excel peut créer : c’est un domaine de recherche académique à part entière qui fait partie de ce qu’on appelle l’“information visualization” ou l’“InfoVis”. L'”InfoVis” regroupe donc la “dataviz”, les infographies, mais également la visualisation scientifique qui sont généralement en 3D comme les scans d’une IRM ou encore la visualisation d’un virus.

Pour en savoir plus sur Kirell Benzi : https://www.kirellbenzi.com/