Être Data Scientist chez Diabeloop ? Sylvie nous explique

Diabeloop : Sylvie, quel est ton métier ? Dans quelle équipe travailles-tu ? Et depuis combien de temps ?

Sylvie : Je suis Data Scientist et je travaille dans l’équipe Data Sense. J’ai rejoint Diabeloop en octobre 2019, j’ai fêté mon premier anniversaire ?

Diabeloop : Peux-tu nous en dire un peu plus sur ton métier de Data Scientist ? 

Sylvie : Le métier de Data Scientist est principalement centré sur la donnée. Au quotidien, mon travail consiste à analyser les différents modules de l’algorithme* pour dégager des pistes d’amélioration, des optimisations et travailler sur la conception de nouveaux modules en utilisant du machine learning. Pour cela, nous faisons de la veille technologique et de la revue de la littérature afin de repérer et documenter les nouvelles techniques de pointe. 

Nous faisons également de la data visualisation. Par exemple, au cours d’un essai clinique qui implique beaucoup de personnes, il est presque impossible de les monitorer individuellement. Nous travaillons sur un outil de data visualisation permettant d’établir des statistiques au global et d’obtenir des données compilées qui serviront à nos équipes en interne afin de mieux évaluer les performances de l’algorithme, de détecter les anomalies et de pouvoir répondre aux questions spécifiques des professionnel·le·s de santé. 

Diabeloop : Quelle est la mission de l’équipe Data Sense ?  

Sylvie : L’algorithme est au coeur de notre solution. Notre mission consiste à l’optimiser pour améliorer le quotidien des personnes qui vivent avec un diabète en faisant de meilleures prédictions, de meilleures recommandations et ainsi diminuer leur charge mentale. 

Diabeloop : Qu’est-ce qui t’a mené chez Diabeloop ? 

Sylvie : J’ai réalisé un stage de fin d’études chez GE Healthcare qui a suscité chez moi un intérêt particulier pour le domaine de la santé. Au tout début de ma carrière, je me suis orientée vers le conseil avec l’objectif de me diversifier. J’ai exercé mon métier de Data Scientist dans divers secteurs d’activité tels que la grande distribution, le secteur public et dernièrement, l’aéronautique. A un moment donné, j’ai eu envie de me sentir utile et besoin de donner un sens à mes tâches professionnelles dans un domaine qui me plaît. On m’a recommandé Diabeloop qui a priori correspondait à ce que je recherchais, quitter un grand groupe pour une nouvelle aventure innovante. 

Diabeloop : En rejoignant Diabeloop, quelles étaient tes attentes ? 

Sylvie : C’est ma toute première expérience au sein d’une start-up. Je recherchais quelque chose de complètement différent, aux antipodes d’un grand groupe notamment en termes de structure et d’organisation. J’avais envie de rejoindre une entreprise organisée de manière plus transversale, avec la possibilité d’être plus proche des autres équipes, d’échanger, de mieux connaître leurs métiers, leurs projets… 

Diabeloop : Si tu avais une confidence à nous faire, ce serait quoi ? 

Sylvie : En rejoignant Diabeloop, j’ai “coché toutes les cases” : remplir mon objectif personnel et contribuer au mieux être de ceux·celles qui vivent avec un diabète. Lors de mes précédentes expériences, j’aimais autant mon métier mais les sujets de fond ne me passionnaient pas. Aujourd’hui, j’exerce le métier que j’aime dans un domaine qui me plaît. 

Diabeloop : Si tu devais motiver quelqu’un à travailler chez Diabeloop, tu lui dirais quoi ? 

Sylvie : Je lui dirais que même si nous ne sommes plus tout à fait une start-up, Diabeloop est une entreprise dynamique. L’environnement et l’écosystème dans lesquels évolue Diabeloop sont très innovants, notamment d’un point de vue technique. C’est aussi très appréciable de ne pas être cloisonné·e sur un seul sujet, une seule expertise au quotidien. 

Diabeloop : Selon toi, qu’est-ce qui est particulièrement un succès pour Diabeloop ? 

Sylvie : Utiliser des technologies innovantes de pointe, surtout dans le domaine des dispositifs médicaux. L’intelligence artificielle est novatrice et offre de belles promesses. L’utiliser pour soulager les personnes qui vivent avec un diabète de type 1 de prise de décision thérapeuthique et les décharger d’une énorme charge mentale est une vraie avancée. 

Diabeloop : Quelle est ta journée type ? 

Sylvie : Tous les matins, nous avons un “daily meeting”. Nous discutons de ce que nous avons fait la veille, ce que nous allons faire le jour J et si besoin, nous partageons les difficultés que nous avons rencontrées. Malgré la distance géographique, les échanges au sein de l’équipe sont fluides et réguliers. A titre personnel, j’essaie d’aller deux fois par mois à Grenoble, lorsque les conditions le permettent. 

Pour tous les sujets sur lesquels nous travaillons, nous commençons par une analyse du besoin et une définition de l’objectif. Les données sont ensuite analysées, nettoyées et traitées. Viennent enfin les phases d’exploration et de développement. En parallèle, nous faisons la revue du code de nos collègues et il nous arrive de faire de la revue de littérature. 

Nous travaillons selon les méthodes agiles. Nous fonctionnons en “sprint” de deux semaines consécutives. Nous définissons des sujets (que l’on appelle des “stories”) à travailler pendant deux semaines. Nous divisons ces “stories” en tâches pour que ce soit parallélisable dans l’équipe. Les réunions d’équipe quotidiennes (ou des points intermédiaires si nécessaire) nous permettent de faire le point sur l’avancement des sujets. Au terme des deux semaines, une réunion de bilan vient clôturer le sprint. En fonction des sujets à traiter, tout n’est pas toujours quantifiable, c’est là l’avantage de cette méthode assez modulable. Une fois le sprint terminé, nous repartons pour un nouveau. 

En somme (et en faisant quelques raccourcis ?), voici le quotidien d’un·e Data Scientist chez Diabeloop ! 

*L’algorithme développé par Diabeloop est hébergé dans un terminal dédié (DBLG1), connecté via Bluetooth^® à un capteur de glucose en continu et à une pompe à insuline. Toutes les cinq minutes, un résultat de glycémie est envoyé au terminal. L’intelligence artificielle analyse les données en temps réel depuis le terminal et calcule la juste dose d’insuline à administrer en prenant en compte les paramètres personnalisés de la personne ainsi que les informations qu’elle aura renseignées (repas ou activité physique).