Comment créer des connaissances à partir de données ? Et comment les instructions pratiques pour l’action dérivent-elles de ces connaissances ? C’est ce que le data scientist Dr. Max Zimmermann. Depuis le semestre d’été 2022, il est professeur de science des données dans les domaines de l’ingénierie des données, de l’apprentissage automatique et du MLOps au sein du département génie électrique et informatique.
“Un domaine passionnant avec de grandes perspectives d’avenir pour les étudiants”, déclare Zimmermann. Un data scientist collecte, module et analyse des données provenant de diverses sources et en tire des décisions qui sont utilisées dans un système productif. “Aujourd’hui, de grandes quantités de données sont enregistrées dans tous les secteurs de l’économie”, explique Zimmermann. La tâche du data scientist est alors de lire ces données de manière qualitativement assurée, d’en tirer des conclusions concrètes et d’en déduire des consignes d’action ciblées :
Cela augmente non seulement les bénéfices de l’entreprise, mais sera également essentiel à l’avenir dans une perspective de durabilité.
Dériver des connexions à partir de données complexes
Zimmermann a découvert sa passion pour la recherche de données complexes au cours de ses études en informatique de gestion à l’Université des sciences appliquées d’Ostfalia à Braunschweig et de ses études ultérieures en science des données (“Data and Knowledge Engineering”) à l’Université de Magdebourg. “On casse la tête, on cherche les connexions comme un détective de données”, décrit-il son travail. “J’aime toujours approfondir les problèmes.” Dès le début de sa carrière de chercheur, il a porté une attention particulière aux applications possibles des algorithmes développés pour des scénarios réels. Son doctorat avec le professeur Myra Spiliopoulou (“Comprendre et surveiller les attitudes des propriétés des produits au fil du temps”) dans le domaine de l’apprentissage automatique appliqué portait déjà sur l’analyse de la polarité des critiques de produits dans les médias sociaux.
Dérivez des circuits de feux de circulation intelligents à partir de données de mouvement anonymes
Au cours de sa période postdoctorale en tant que boursier Alain Bensoussan à l’Institut suédois d’informatique de Stockholm, il a fait des recherches sur les algorithmes incrémentaux d’apprentissage automatique et d’exploration de texte. “J’étais préoccupé par la question de savoir comment utiliser les données de mouvement anonymisées du téléphone mobile pour dériver des prédictions sur les goulots d’étranglement imminents dans le trafic aux heures de pointe à un stade précoce – c’est-à-dire avant même que l’embouteillage ne se produise”, explique Zimmermann. L’application a ensuite conduit à une commutation intelligente des feux de signalisation afin que le trafic puisse continuer à circuler sans entrave.
Les flux de données fournissent des informations sur le temps de maintenance des machines
De retour en Allemagne, son parcours de consultant en science des données l’a conduit dans différentes stations à Hambourg. Il était clair pour lui qu’il voulait continuer à faire de la recherche en vue d’une application pratique. En tant que consultant pour l’apprentissage automatique et la science des données, il a développé des algorithmes de prédiction en informatique de pointe basés sur des données audio pour une meilleure maintenance des escaliers mécaniques pour la Deutsche Bahn, par exemple. “Avant que l’escalator ne s’arrête, il fait des bruits étranges. Si vous les enregistrez systématiquement, vous pouvez les maintenir de manière proactive et ainsi améliorer considérablement le service aux clients », déclare Zimmermann.
Recherche, enseignement et transfert en entreprise
En plus des projets et des travaux de recherche, l’enseignement a toujours été une affaire de cœur pour Max Zimmermann. Même en tant qu’étudiant, il a pris en charge la supervision d’étudiants lors d’événements pratiques, de séminaires et de projets logiciels et, au cours de sa carrière, a supervisé de nombreux mémoires de licence et de maîtrise. “J’ai toujours été très satisfait de l’enthousiasme des étudiants pour l’analyse des données et le développement d’applications basées sur les données”, déclare Zimmermann.
Maintenant, il a hâte de poursuivre ses trois passions – la recherche, l’enseignement et le transfert en entreprise – à parts égales :
J’ai hâte de poursuivre des activités d’enseignement intensives à l’avenir et de mettre à jour mes connaissances chaque année. En même temps, je suis enthousiasmé par l’accent mis sur la recherche appliquée dans le domaine de l’analyse des données et du big data. J’agis également comme intermédiaire entre l’université et l’industrie. J’ai particulièrement aimé ce mélange. Le sens de mes actions me convainc ici.