Siddhartha Chatterjee interview

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« on peut toujours réajuster sa stratégie et optimiser les actions grâce à du marketing ou en utilisant d’autres canaux de communication. L’enjeu étant de prédire l’avenir afin de le changer. »

Une expertise dans de nombreux domaines d’activités 

Chief Data Officer, CDO, du Club Med depuis seulement 3 mois, Siddhartha Chatterjee se lance dans cette nouvelle aventure fort de son expérience de plus de 10 ans dans le domaine du Big Data et de l’Intelligence Artificielle, IA. Après Aéroports de Paris dans un poste similaire 5 ans durant, il poursuit la voie qu’il a choisi dès le départ de ses études (Ingénieur informatique avec un master Big Data/AI). « Chacune de mes expériences professionnelles passées m’ont apporté de nouvelles compétences. Ainsi chez Technicolor, dans la division « Centre d’excellence et Innovation », le projet de recherche consistait à travailler sur la donnée numérique dans le contexte d’une interaction avec les internautes sur l’impact des films qu’ils regardaient. En utilisant un modèle prédictif pour analyser les données récupérées sur le net et prédire le succès d’un film avant même sa sortie (en considérant les buzz, les trailers et autres données). On obtient alors des signaux faibles sur la perception d’un film, une orientation sur un échec potentiel ou pas, de l’évènement à venir. Avec ces prédictions, on peut toujours réajuster sa stratégie et optimiser les actions grâce à du marketing ou en utilisant d’autres canaux de communication. L’enjeu étant de prédire l’avenir afin de le changer. »

Pendant plusieurs années, Siddhartha Chatterjee oeuvrent également avec des groupes marketing avec lesquels il continue de travailler sur des méthodes prédictives appliquées au monde de la communication et de la publicité. Ces méthodes facilitent, non seulement, le développement et l’adaptation de nouveaux produits mais également d’innover. On entre dans l’ère Client : recentrer la stratégie autour de ses attentes et non plus autour des produits. Le Big Data enrichit la connaissance client et de ce fait permet d’améliorer la stratégie marketing. Les données récupérées sont traitées grâce à des modèles.

« Chez ADP, j’étais de l’autre côté de la barrière, chez le client final. Cela m’a permis de développer des projets de bout en bout. Dans cette entreprise à la dimension internationale, j’étais à la croisée de plusieurs industries (tourisme, aviation, commerce …). Ma mission était de créer une équipe de Big Data et ensuite de mettre en place une stratégie d’exploitation de la donnée. Données sur le trafic, le commerce, le centre d’appels … afin d’aider chaque métier à s’améliorer. Cela pouvait être un développement du traitement automatique des données pour créer de nouvelles opportunités pour les compagnies aériennes ou encore optimiser les performances commerciales des boutiques sur site en trouvant de nouveaux leviers de croissance grâce à leurs faiblesses apparues dans le traitement des données concernées ». Le partage des données avec les partenaires, les prestataires ou différents aéroports internationaux a également permis de mieux exploiter et optimiser la valeur des informations. Un partage réalisé naturellement en toute conformité grâce à la mise en place d’une gouvernance.

2022, vers une nouvelle aventure

Au Club Med, c’est un nouveau challenge qui s’offre à Siddhartha Chatterjee et quatre nouveaux objectifs. En tant que CDO, il traitera les sujets Cloud, les projets IA et les projets de Business Intelligence. Il fournira des informations à tous les départements du Club Med et à tous les métiers pour les aider à améliorer et optimiser leur travail. Le premier objectif sera donc de la « Data Factory & Innovation ». A l’aide de technologies de pointe, il mettra en place une infrastructure pour traiter les données via le Cloud. Le second chantier concerne l’amélioration de la « customer life value » avec un triple objectif , le premier étant de prédire la durée moyenne de vie d’un client afin de mieux le fidéliser, le second de prédire ses préférences en termes de destination ou d’achat et enfin le troisième est de pouvoir personnaliser son expérience. Pour cela, il faudra créer des modèles prédictifs et analyser des données. IA et Data Scientist sont donc en première ligne sur ce point. Le troisième objectif est de « démocratiser » les données auprès des collaborateurs afin de leur rendre la vie plus facile. Il s’agira alors de fluidifier l’accès à l’information et à son traitement à l’aide de solutions de services « data ops ».  Enfin la sensibilisation des métiers sera également essentielle afin qu’ils adoptent l’usage des données dans leur quotidien. Cette quatrième tâche concerne également les produits numériques générant la donnée et leur mode de gestion (agile). La mise en place d’une gouvernance centrale (data mesh) dans ce contexte, permettra la décentralisation des outils et données (chaque métier restant maître des siennes) et en facilitera leur accès.

La roadmap est simple : stabiliser dans le temps la « Data factory » et prioriser les cas d’usage métier à lancer étape par étape.

"La roadmap est simple : stabiliser dans le temps la « Data factory » et prioriser les cas d’usage métier à lancer étape par étape."

Les tendances

  • Le passage au mode industriel : après de très nombreux PoC (Proof of Concept), les organismes sont enfin prêts à passer à l’étape suivante. Pour cette raison, le sujet de la gouvernance des données devient également prioritaire.
  • Le Data Mesh : il permet aux organismes de déployer à grande échelle et également en mode industriel l’IA .
  • L’automatisation de l’IA comme du Machine Learning : de plus en plus de solutions technologiques arrivent sur le marché, permettant de créer des modèles de prédiction adaptés à l’organisme et ce, de façon automatique.
  • L’arrivée de plus en plus de profils CDO : il permettra à terme la monétisation de la donnée, son  rôle étant de réfléchir pour créer de la valeur économique à partir de la donnée.

Interview par Solange Belkhayat-Fuchs.

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