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Safran Analytics : la révolution Big Data chez Safran

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Travailler chez SAFRAN

Safran Analytics a été créée en janvier 2015 afin de développer le Big Data au sein de Safran. Explications de Ghislaine Doukhan, directrice de Safran Analytics.

Travailler chez SAFRAN
Le Fab Lab de l’Atelier Innovation Services © ERICDROUIN/SNECMA/SAFRAN

Quels enjeux pour le Big Data ?

 

Ghislaine Doukhan : Le développement d’Internet, des réseaux de communication et des objets connectés entraîne une génération massive de données, appelée Big Data. Un Groupe comme Safran dispose aussi d’une multitude de données issues de ses systèmes d’informations, des capteurs installés sur ses produits et de la digitalisation de ses infrastructures de production. Le croisement de ces données représente un fort potentiel en termes de gain de productivité, d’aide à la décision et de réduction des risques. Leur analyse prospective permet aussi de proposer à nos clients des offres de services ciblés et innovants destinés à optimiser leurs coûts d’exploitation.
 

Pourquoi avoir créé Safran Analytics ?

Pour développer une stratégie Big Data et faire de l’exploitation et du croisement des données un nouveau levier de performance. Safran Analytics coordonne toutes les activités du Groupe dans le domaine du Big Data et accompagne les sociétés dans leur transformation digitale. Une démarche transverse pour gagner en efficacité et développer des services à haute valeur ajoutée.

 


Ghislaine Doukhan, directrice de Safran Analytics | © Stéphanie Jayet

 

Un enjeu tant organisationnel que technique, donc…

En effet, nous devons gérer les données sur l’intégralité d’un processus et les mettre en relation avec les expertises métiers afin de les analyser et de créer de la valeur. D’où la nécessité de développer nos compétences en mathématiques appliquées et en informatique. De nouvelles équipes et de nouvelles méthodologies pour travailler au plus près des entités du Groupe, de l’élaboration de Proof of Concept* à l’industrialisation des solutions !

 

La puissance d’une entité centrale avec l’agilité d’une start-up, en somme ?

Oui. Tout est conçu pour assurer un maximum de fluidité, d’agilité et de réactivité. Avec un objectif clair : accélérer notre appropriation du Big Data et de ses opportunités.  

 

* le « Proof of Concept » consiste à appliquer une idée ou méthode à un cas pratique pour en tester la faisabilité.

 

 

2 questions à… Christophe Diot, directeur technique de Safran Analytics.

  1. Quel est votre parcours et pourquoi avez-vous rejoint Safran Analytics ?
Après un doctorat en mathématiques appliquées à l’Institut National Polytechnique de Grenoble, j’ai été chercheur à l’Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA), puis chez INTEL en Angleterre et Technicolor aux Etats-Unis et en France. En septembre 2015, j’ai rejoint Safran Analytics en tant que Directeur Technique pour définir les outils et les infrastructures destineés à la collecte, à la sécurisation et à l’analyse des données au sein du Groupe. L’exploitation de données produites en grande quantité par nos sociétés est un enjeu majeur pour Safran, et pour l’industrie en général. Le Big Data est une discipline qui s’apprête à connaître une accélération sans précédent dans le domaine industriel.  
  1. Concrètement, quelles sont les applications du Big Data dans l’industrie ?
Le Big Data peut apporter des solutions à des problèmes complexes et très divers. Prenons l’exemple d’un taux de rebut : en croisant les données récoltées sur les machines tout au long de la chaîne de production, on peut comprendre plus facilement les facteurs qui affectent la qualité d’une pièce et engager plus rapidement des actions correctives. Autre exemple : grâce aux données de vol, croisées avec les données météorologiques, il est possible de mieux comprendre les phénomènes de corrosion et d’anticiper les remplacements de pièces chez nos clients. Ces mêmes données peuvent être utilisées pour aider les compagnies aériennes à réduire leur consommation de kérosène.

 

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