Fabrice Caini

Après 17 années à travailler pour une agence de surveillance de la qualité de l’air, comme ingénieur d’études puis responsable du service “Étude” avec une équipe de trois ingénieurs, j’ai développé durant cette période une forte appétence pour les “données”. Fin 2016, je réoriente ma carrière professionnelle vers une activité exclusivement “data”, et rejoins COAPI (Coopérative Emploi et d’Activité statut issu de la Loi de l'Économie Sociale et Solidaire).

La “Collecte de données” est une étape clé dans le processus data, cette phase conditionne souvent la finesse et la profondeur des analyses qui pourront être réalisées. Je réalise des « audit Data » qui consistent, dans une entreprise, à écouter les différents acteurs, à cartographier les différentes bases de données, caractériser leur accessibilité et leur fiabilité, identifier leurs liens, recenser leurs usages et évaluer leurs potentiels.

Concernant le “traitement et contrôle de données”, je travaille habituellement avec l’outil d’analyse R ou le langage Python. À titre d’exemple, j’ai réalisé avec ces outils pendant 3 ans l’analyse de la fréquentation du réseau de transport en commun de l’agglomération La Rochelle (Yelo) portant sur 10 millions d’enregistrements.

Mes développements informatiques sont guidés par une approche RAP (reproductible analysis process) parfaitement adaptée aux flux de données temps réel et qui garantit une fiabilité des développements : contrôle qualité des données, automatisation des traitements, suivi de version.

À mon sens le traitement des données n’est que la face immergée de l’iceberg, la face visible étant l’information que les décideurs pourront avoir en leur possession pour éclairer au mieux leur choix. C’est en ce sens que je développe une plate-forme web “DataGone”, cet outil permet la création de tableau de bord directement connecté aux bases de données permettant le rendu d’une information claire et interactive grâce à des outils de datavisualisation (d3.js).