L’équipe

Antoine-Eric_New-lightLe titulaire de la chaire
Antoine-Éric SAMMARTINO

Expert en Analyse de Données, Antoine-Éric  Sammartino intervient auprès de sociétés spécialisées en Connaissance Client et accompagne du point de vue méthodologique les cabinets de Conseil dans leurs missions de Data Science. Cofondateur de la première Licence Professionnelle dédiée à l’analyse des données clients (Licence Statistique Décisionnelle en Marketing, Université Bretagne Sud – IUT de Vannes), il a exercé en tant que Maître de Conférences associé dans les Universités de Bretagne-Sud, Cergy-Pontoise et Lyon 2, parallèlement à ses fonctions de Senior-Manager dans un cabinet de Conseil spécialisé en Décisionnel et Connaissance Client.

Il est actuellement Maître de Conférences associé à l’Université de Paris – IUT Paris Descartes, et également chargé de cours en Data Mining et Data Science en MBA-ESG (MBA Big Data Data Chief Officer).

 

La cheffe de projet data-scientist
►Anne-Cécile Gay

Experte en Data Science, Anne-Cécile Gay a à cœur de démocratiser la compréhension et la pratique de la data science, via ses activités de conseil et de formation auprès des entreprises.

Diplômée de l’ENSAI (Ecole Nationale de la Statistique et de l’Analyse de l’Information), Anne-Cécile a exercé pendant une dizaine d’années dans le secteur bancaire. Elle s’est tout d’abord spécialisée dans le domaine des risques à Crédit Agricole SA, en développant des modèles et des outils de machine learning à des fins réglementaires, plus particulièrement dans le cadre de simulations de crises (stress-tests). Elle a ensuite œuvré en tant que chef de projet statistiques dans la mise en place de modèles statistiques de risques à l’international (notamment au Crédit du Maroc).

Anne-Cécile s’est ensuite spécialisée dans le domaine du marketing, en développant des modèles de Data Science à des fins de connaissances clients à Crédit Agricole Bretagne. Son objectif était de mettre en place des modèles de machine learning complexes et performants (méthodes ensemblistes types forêts aléatoires, AdaBoost, Gradient Boosting…) avec une ambition simple : les rendre accessibles, compréhensibles et opérationnels auprès des équipes marketing.

Elle était de plus responsable du lien avec l’UBS (Université de Bretagne Sud) dans le cadre de développement conjoint de modélisations et d’outils statistiques spécifiques.

Parallèlement à son activité de Data Scientist au sein de la chaire D-CC, Anne-Cécile conseille et accompagne les entreprises dans la mise en oeuvre de leurs travaux de Data Science.