Exemple d’utilisation du Big Data :
le traitement des mails

collaborateurs au travail
17.01.2022

Big data 

Avant de travailler comme Product Manager chez AXA Climate, une entreprise du Groupe AXA dédiée à l’évaluation et à la couverture assurancielle des risques climatiques, météorologiques et environnementaux, Denis Hamon officiait dans la cellule innovation du Groupe : L’Accélérateur.

Les objectifs d’une cellule innovation

Denis a pour mission à l’époque d’assister les équipes internes et les directions métiers à défricher et à se transformer. Il apporte concrètement aux métiers un accompagnement de bout en bout, depuis l’idéation jusqu’à la concrétisation : maquettage et prototypage. Il s’appuie sur des méthodes de design thinking comme le design sprint pour étudier des sujets stratégiques pour le COMEX, comme la blockchain ou l’IA. Mais le projet dont Denis est le plus fier est celui de l’adressage automatisé de mails. L’enjeu ? Orienter les 10 millions de mails annuels arrivant sur les adresses génériques d’AXA vers les bons gestionnaires (personnes et services) en fonction du contenu du mail.

Un exemple d’utilisation du Big Data et de l’IA

« En 2016, un sujet très rugueux nous est soumis » annonce Denis : l’orientation automatisée vers les gestionnaires aptes à les traiter, des 10 millions de mails qui arrivent chaque année sur les BAL génériques du Groupe AXA. Ce qui va particulièrement motiver Denis dans cette mission ? Tout le monde lui affirme que c’est impossible ! Il va sortir des sentiers battus et recourir aux technologies nouvelles issues du big data et de l’IA : analyses sémantiques et protocoles de langage naturel. Avant ce projet, une armée de salariés était dédiée à lire et rerouter ces mails. Le déploiement du projet permet 2 gains majeurs :

  • Une diminution drastique des temps de traitement et d’acheminement ; les KPI sur les engagements d’AXA en termes de rapidité et qualité de service se sont améliorés
  • Un gain économique direct par rapport à l’indexation manuelle.

Raccrocher l’innovation à des besoins métiers concrets

De son expérience à L’Accélérateur, Denis a retiré un certain nombre d’enseignements : « Dans le registre de l’innovation, les équipes dédiées réalisent souvent des démos pour faire des démos, des POC pour faire des POC, mais sans raccrocher ces démonstrations à des besoins métiers et des usages concrets. La réflexion doit être guidée par des métriques. Il faut se poser les bonnes questions : quel est l’output et est-ce industrialisable ? Allons-nous gagner de l’argent ou bien réduire nos coûts de structure ? Sommes-nous sur de la satisfaction client difficile à évaluer ou bien sur des dimensions très pragmatiques et explicites comme un pourcentage d’augmentation des ventes ? ». Il faut rapprocher l’innovation de besoins métiers et de gains concrets.

Paris School of Technology & Business : une école qui propose des formations concrètes alliant métier et data

Paris School of Technology & Business assure la formation des profils hybrides, métier & data, recherchés par les entreprises. Son enseignement repose sur une pédagogie agile et novatrice, fondée sur :

  • Des cours et conférences assurés par des professionnels en activité
  • Des mises en situation réelles et concrètes avec la conduite de projets originaux soumis par des entreprises partenaires, des stages et l’alternance
  • L’acquisition de certifications prisées dans les métiers de la data et de l’intelligence artificielle (AWS, Microsoft, Google).

 Deux niveaux sont proposés : Bachelor (Bac+3 ; titres Niveau 6 certifiés par l’Etat) et Mastère (Bac+4/5 ; titres Niveau 7 certifiés par l’Etat).

Deux filières sont proposées pour former au Big Data et l’IA :

le parcours Bachelor Tech suivi du Mastère Data Science in Business , ou le parcours Bachelor business suivi du Mastère Data & Marketing Analytics ou bien le Mastère IA & Business Transformation.

Formation Bachelor en Data & IA

Bachelor Tech for Business

Bachelor Tech for Business

étudiante en bachelor
Admissibilité Admissibilité

Bac+1/+2

Rythme Rythme

Initial en B1/B2 Alternance en B3

Rentrée Rentrée

Octobre 2026

Certificat Certificat

Titre RNCP de niveau 6 reconnu par l'État

Nos Formations Mastères en Big Data & IA

Mastère Data Science in Business

Mastère Data Science in Business

Miniature mastère data
Admissibilité Admissibilité

Bac+3/4

Rythme Rythme

Alternance en M1/M2

Rentrée Rentrée

Octobre 2026

Certificat Certificat

Titre RNCP de niveau 7 reconnu par l'État

Mastère Intelligence Artificielle & ML

Mastère Intelligence Artificielle & ML

Miniature mastère IA & ML
Admissibilité Admissibilité

Bac+4/+5

Rythme Rythme

Alternance en M1/M2

Rentrée Rentrée

Octobre 2026

Certificat Certificat

Titre RNCP de niveau 7 reconnu par l'État

Ils l'ont vécu

Pour son projet capstone, Mohamed Aziz a travaillé avec son équipe sur la recherche multimodale appliquée aux événements live : matchs, concerts ou festivals. L'objectif était de permettre à un système d'indiquer en temps réel si le public apprécie l'expérience, par exemple au DJ.

« Le projet dont je suis le plus fier, c'est mon projet capstone. Concrètement, on a fait une recherche multimodale : l'idée, c'était que le multimodal intervienne dans des événements live, comme des matchs, des concerts ou des festivals, pour qu'un système puisse dire au DJ que le public est en train d'apprécier l'expérience. »

— Mohamed Aziz B., Mastère Intelligence Artificielle, en formation initiale

Pendant son stage, Balsham a conçu un système d'automatisation du reporting pour des applications mobiles : collecte des données des stores, suivi des téléchargements et des avis. Le projet s'appuie sur Power BI, Data Q et Docker.

« Concrètement, j'ai fait un système d'automatisation de reporting pour des applications : collecte des données App Store et iOS, taux de téléchargement, avis. »

— Balsham B., Mastère Intelligence Artificielle, en formation initiale

Pour leur capstone, Mahdi et son équipe ont développé un système d'IA multi-agent capable d'analyser l'indice boursier du CAC 40. Le projet se situe à la croisée de l'IA, de la data et de la finance.

« Mon capstone. Concrètement, on a fait un système d'IA multi-agent qui analyse l'indice financier du CAC 40. »

— Mahdi B. R., Mastère Data Science & Business, en formation initiale

ami a consacré son capstone à l'automatisation de la classification des événements significatifs de sûreté nucléaire. C'est un cas d'usage de l'IA dans un environnement industriel particulièrement exigeant.

« Mon projet Capstone. Concrètement, c'était l'automatisation de la classification des événements significatifs de sûreté nucléaire. »

— Sami G., Mastère Intelligence Artificielle, en formation initiale

Pour son projet capstone, mené en groupe, Lucas a travaillé sur la détection d'atypies et d'anomalies au sein d'une chaîne de production.

« Mon projet Capstone, à plusieurs. Concrètement, on a regardé dans quelle mesure les facteurs générateurs peuvent aider à découvrir des atypies ou des anomalies au sein d'une chaîne de production. »

— Lucas E., Mastère Data Science & Business, en alternance

Pour Rahma, le capstone et le stage chez OneBiteSolution n'ont fait qu'un. Elle y a développé une application de solvabilité pour un expert-comptable.

« Mon Capstone 2. Concrètement, c'était une application de solvabilité pour un expert-comptable. J'ai fait un stage en ligne, chez OneBiteSolution. Concrètement, je devais développer l'application pour le cabinet ; c'était mon projet capstone. »

— Rahma M., Mastère Intelligence Artificielle, en formation initiale

Fatma a présenté à l'oral un projet de classification des bons de travail, un cas d'usage concret de la data science en entreprise.

« Un oral de fin d'année. Concrètement, c'était la classification des bons de travail. »

— Fatma E., Mastère Data Science & Business, en formation initiale

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