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Interview de René LEFEBURE

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Interview de René LEFEBURE

Interview de René LEFEBURE

photoJe tiens à remercier chaleureusement René Lefébure d’avoir gentiment accepté de répondre à mes questions.
Ce témoignage est le reflet d’un parcours remarquable, parcours qui j’espère vous donnera à tous un gain de motivation pour votre propre avenir.

René, pourrais-tu en quelques mots nous décrire ton parcours ?
R. Lefébure : “Un parcours assez atypique dans la mesure où j’ai commencé par des fonctions plutôt opérationnelles comme chef de rayon Livre-Disque chez Auchan.
Après un échec de recrutement à la Fnac …. je me ré-oriente vers un grossiste dans le domaine de la musique en tant que Directeur Administratif (certains auront de la peine à le croire) puis progressivement je développe toutes les activités de diversification avec le développement de la Vidéo (les K7 ce qui m’a permis d’aller à Cannes), puis ensuite l’univers du jeu (avec les Nnitendo et les premiers Donkey kong), puis les “premiers ordinateurs” comme les Oric, les ZX81, les Amstrad et Atari.
Une époque assez foisonnante en tant que Directeur Commercial. Au moment de mes 30 ans (et le développement de Canal Plus) je me suis posé la question du développement de la Vidéo (la VOD n’était même pas envisageable) et de mon envie de faire de l’informatique.
J’ai donc fait à 30 ans le premier grand virage en passant d’un Oric à un Mainframe IBM dans le métier de chargé d’études… avec une suite Application System et un logiciel statistique super performant (mais encore sur une grande disquette).
Le Crédit Agricole m’a permis de faire des segmentations de points de vente et de clients, de mesurer le résultat de mes actions. Une véritable belle expérience et je conserve un très bon souvenir de cette époque avec M. Diéval (DG actuel du Crédit Agricole Nord de France).
En 1986, je commence à travailler sur les systèmes experts et je finance sur mes deniers personnels un moteur d’affectation et de personnalisation de produits sous Guru. N’ayant pas de soutien du CA dans cette démarche, je choisis de tenter ma chance dans le réseau des Caisses d’épargne où j’ai la chance de croiser M. Sanson (un très très bon manager) qui me donne la possibilité de “monter des offres innovantes” et me voila “Responsable des Applications Innovantes”.
A cette époque je foisonne d’idées et je monte des segmentations, des scores … et je rencontre très tôt des personnalités du data mining avec M. Perdrix de Isoft (on travaille sur un ancêtre de Alice avec AC2) ou des réseaux de neurones avec M. Lebret de PMSI. Je commence à “toucher” aux différentes technologies du data mining dans l’optimisation des ciblages.
Après 8 ans de Banque … un peu “carbonisé” par les Directions Informatiques et une première restructuration du réseau, je choisis de rejoindre Soft Computing avec Gilles Venturi et Eric Fischmeister que j’avais connu en tant que prestataire.
Nous avions travaillé sur un système expert de segmentation et détermination d’objectifs Gwenaelle. Je commence à faire du Data Mining et j’ai la grande chance d’être bien entouré (chance ou feeling) et l’équipe Data Mining prend rapidement de l’ampleur.
Nous étoffons les premières expérimentations avec des outils comme SAS, Clémentine …. on nous demande d’écrire un premier ouvrage sur le Data Mining. Une belle histoire de 12 ans dans le conseil pour installer le data mining (et les data miners) comme une fonction de l’entreprise (il y a 10 ans le mot n’existait pas) et expliquer le CRM.
Une autre belle époque et des super collaborateurs et amis (je pense).
Maintenant une nouvelle aventure dans le Web avec la volonté de mixer les segments et le contenu pour faire de la personnalisation. Une nouvelle histoire qui commence.”

Tu fais partie des précurseurs des techniques Data mining, pourrais-tu nous en donner ta définition ?
R. Lefébure : Il y a bien évidemment cette notion de forage de données, mais j’ai toujours eu une préférence pour les capacités de recherche et d’investigation des algorithmes de data mining pour découvrir des phénomènes auparavant inconnus. Pour moi, le data mining se distingue des traitements statistiques par cette partie “exploratoire” beaucoup plus importantes. Zone de texte
Les arbres de décision et les techniques d’association permettent d’identifier des combinaisons de variables : l’impact de la couleur et de l’âge sur le montant des achats par exemple.
Les réseaux de neurones et les algorithmes génétiques mettent en évidence que la combinaison des variables apportent plus d’informations que les mêmes informations non combinées : la variable Log(Revenu)/ (Age – 20) traduit un mécanisme d’ascension sociale …pas si évident à découvrir avec les variables séparées.

Aujourd’hui comment vois-tu cette fonction au sein de l’entreprise ?
R. Lefébure : Il me semble que maintenant la fonction de “data miner” est comprise par les entreprises, les universités … et les recruteurs.
Il me semble que les data miners doivent maintenant mieux structurer leurs modèles pour les intégrer dans les processus opérationnels de l’entreprise. Le data mining a mis en évidence qu’il était possible de traiter de gros volumes d’informations … (il y a 15 ans on me disait souvent que “ca ne sert à rien de stocker car on ne peut pas les analyser !).
Les utilisateurs ont acquis de la confiance dans les techniques (il y a 10 ans, il me fallait expliquer un score !), les modèles sont de plus en plus faciles à produire ( des outils comme Kxen ou Datalab améliorent la productivité), mais il existe encore un gap entre la “connaissance acquise” et “la mise en oeuvre”.
Certainement que des cours de communication devraient être mis en oeuvre auprès des data miners pour faciliter la transmission de leurs travaux, encore trop focalisés sur le comment, et pas sur les apports.

A l’avenir vers quoi allons nous tendre en terme de Data mining ?
R. Lefébure : Je pense que le data mining va progressivement intégrer d’autres types de données que nos tableaux habituels :
les données textuelles commencent à apparaître,
les données de type image et son prendront la suite.
mais la révolution la plus immédiate sera de mettre en concordance des scores, des segmentations .. avec des gestionnaires de contenus pour présenter les “bons messages” au “bon client” … mais avec des délais de réaction de plus en plus courts. Le data mining devra apprendre à devenir un speed data mining.

Et plus globalement quelles seront les problématiques et les enjeux de demain pour les entreprises autour de la données ?
R. Lefébure : Dans la gestion et l’analyse des données, il se posera certainement des problèmes de “protection” des entrepôts de données …. et de création de règles déontologiques dans l’utilisation des données.
Pour finir quel(s) conseil(s) donnerais tu à un jeune dataminer ?
R. Lefébure : Etre passionné par son métier …. mais après 3 ou 5 ans … passer de l’autre côté de la barrière pour mettre en oeuvre des stratégies.
En définitive, se dire que l’on a des “compétences techniques”, chercher la maîtrise, puis se décoller de la technique .. un peu le cheminement classique que j’ai vu s’opérer dans les équipes que j’ai eu le plaisir de manager (Nicolas, Marie Pierre, Marc, Didier, Sonia, etc…).
Bref, ce dire que ce n’est qu’une étape.

Il ne me reste plus qu’à te remercier de la part de l’ensemble des jeunes data miners qui pourront s’inspirer de ton exemple et profiter de tes conseils d’expert.
Pour aller plus loin, voici le lien vers le blog de René : www.blog-crm.fr

2 Comments:


  • By René 01 mai 2013

    Merci pour le témoignage.
    René.

  • By Sick 01 mai 2013

    Professeur Lefebure, rien à dire autant sur les compétences que l’homme, tout simplement hors norme !
    un plaisir de bosser avec toi !
    Y

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