Aujourd’hui, on vous prĂ©sente un membre de l’équipe Mansa data science : Tristan Leclercq ! Tristan a rejoint l’aventure Mansa il y a quelques mois et s’occupe avec Gautier Dagan de la partie analyse de donnĂ©es. Avec Gautier, ils sont en charge de construire les algorithmes qui dĂ©terminent l’éligibilitĂ© des indĂ©pendants et des freelances Ă  un crĂ©dit chez Mansa. Portrait et interview 😄

Salut Tristan, quel Ăąge as-tu ?

J’ai 30 ans.

Tu as un parcours scolaire assez impressionnant, tu peux nous en dire plus ?

J’ai grandi et fait tout mon cursus jusqu’au lycĂ©e en Martinique. AprĂšs le bac, j’ai quittĂ© mon Ăźle pour faire prĂ©pa Ă  Versailles, et j’ai intĂ©grĂ© Polytechnique en 2010. J’y ai suivi un cursus plutĂŽt orientĂ© vers le domaine de la physique, en particulier de la mĂ©canique des fluides. J’ai ensuite eu la chance d’ĂȘtre acceptĂ© Ă  l’UniversitĂ© de Berkeley en Californie, oĂč je suis restĂ© un an et demi pour suivre un Master en Ocean Engineering. A la fin du Master, j’ai eu l’opportunitĂ© de revenir en Europe pour faire un doctorat en mĂ©canique des fluides, entre Polytechnique et l’UniversitĂ© de Cambridge au Royaume-Uni.

Tu as donc vécu aux US, tu as senti une vraie différence avec la France ?

Ça n’a vraiment rien Ă  voir ! J’ai vraiment passĂ© une des plus belles annĂ©es de ma vie en Californie. Je me souviens avoir Ă©tĂ© particuliĂšrement (et agrĂ©ablement !) surpris par l’ouverture d’esprit des gens et la qualitĂ© de l’accueil rĂ©servĂ© aux Ă©trangers comme moi. Je me suis senti trĂšs vite chez moi lĂ -bas, et je suis tombĂ© totalement sous le charme de la beautĂ© des paysages et de la ville de San Francisco. Sur le plan acadĂ©mique, le format des cours est trĂšs diffĂ©rent de ce que j’avais pu connaĂźtre en France, avec des enseignements plus orientĂ©s vers l’applicatif. C’était une expĂ©rience trĂšs enrichissante Ă  tous les niveaux, et bien que mes perspectives Ă  mon retour aient Ă©tĂ© trĂšs rĂ©jouissantes, ça a Ă©tĂ© un vrai crĂšve-coeur d’en repartir.

Et pour ton parcours pro ?

Je considĂšre ma thĂšse comme ma premiĂšre expĂ©rience professionnelle. En plus de mes activitĂ©s de recherche, j’ai aussi eu l’opportunitĂ© d’enseigner Ă  l’ENSTA pendant mon doctorat. AprĂšs ma soutenance en 2018, j’ai poursuivi dans le milieu acadĂ©mique avec un postdoc Ă  l’ONERA (Office National d’Etudes et de Recherches AĂ©rospatiales). J’y ai travaillĂ© essentiellement en recherche sur des problĂ©matiques liĂ©es Ă  l’aĂ©ronautique, par une approche de simulations numĂ©riques.

La recherche ? Pourquoi tu as eu envie d'en faire ?

J’ai Ă©tĂ© attirĂ© par la recherche depuis longtemps, simplement parce que j’aime rĂ©flĂ©chir sur des problĂ©matiques complexes et tenter d’apporter des solutions Ă  des questions nouvelles. DĂ©jĂ  pendant mon Master j’ai suivi un parcours orientĂ© recherche qui m’en a donnĂ© un avant-goĂ»t qui m’a plu, et j’ai eu envie de poursuivre avec un doctorat.

Quel Ă©tait le sujet de ta thĂšse ?

Ma thĂšse Ă©tait dans le domaine des interactions fluide-structure. La question principale Ă  laquelle j’essayais de rĂ©pondre est parfaitement illustrĂ©e par la fable « Le ChĂȘne et le Roseau » de La Fontaine. Dans la fable, le solide chĂȘne se targue de rester insensible au vent qui souffle et se moque du frĂȘle roseau qui s’agite, mais lorsque la tempĂȘte se lĂšve, c’est le chĂȘne qui est dĂ©racinĂ© tandis que le roseau demeure intact. Le sujet de ma thĂšse Ă©tait donc de comprendre les ressorts physiques qui permettent d’expliquer en quoi la flexibilitĂ© d’une structure (telle le roseau) peut constituer un avantage pour mieux rĂ©sister aux contraintes imposĂ©es par le fluide environnant (le vent notamment).

Tu as envie de retourner vers la recherche académique un jour ?

Ce n’est pas dans mes plans pour le futur proche, mais j’ai beaucoup apprĂ©ciĂ© mes expĂ©riences en recherche donc peut-ĂȘtre un jour oui.

Pourquoi se diriger vers la tech aprÚs un PhD et un parcours trÚs orienté recherche ?

La recherche acadĂ©mique est un travail de longue haleine, qui peut parfois demander de nombreux mois avant d’espĂ©rer obtenir des rĂ©sultats concrets. Par ailleurs, les thĂ©matiques de recherches, bien que passionnantes par elles-mĂȘme, sont parfois trĂšs fondamentales et leur rĂ©sultats ne peuvent avoir de rĂ©percussions pratiques que plusieurs mois ou annĂ©es plus tard. AprĂšs plusieurs annĂ©es de recherche fondamentale, j’avais envie de voir l’autre cĂŽtĂ© de la chaĂźne et d’ĂȘtre confrontĂ© Ă  des circuits de dĂ©veloppement plus courts, avec une mise en application rapide. C'est lĂ  que Mansa m'a contactĂ© en me proposant un job de data-scientist avec un impact concret sur l'activitĂ© et les performances de Mansa (dĂ©faut de remboursement, sĂ©lection des clients acceptĂ©s, etc). C'est gratifiant de constater que les applications dĂ©veloppĂ©es ont une mise en pratique rapide avec une vraie influence sur notre produit.

Tu fais quoi Ă  Mansa exactement ?

Je travaille en qualitĂ© de Data Scientist et Machine Learning Engineer, sur le dĂ©veloppement de l’algorithme de scoring utilisĂ© pour Ă©valuer l'Ă©ligibilitĂ© des utilisateurs. ConcrĂštement, cela implique d’analyser la population des utilisateurs dans sa globalitĂ©, de rĂ©flĂ©chir Ă  l’amĂ©lioration des critĂšres qui dĂ©finissent un bon ou un mauvais score, et d’implĂ©menter ces Ă©lĂ©ments dans le code pour permettre l’automatisation du scoring.

Tu es basé à Londres. Comment tu gÚres le remote ?

Oui, je suis basĂ© Ă  Londres avec Gautier qui travaille Ă©galement sur la partie Data Science. Bien que le reste de l’équipe soit Ă  Paris, le travail en remote se passe sans problĂšme, on garde un contact rĂ©gulier en visioconfĂ©rence, on vient souvent Ă  Paris et l’essentiel de mon travail se fait sur mon ordinateur de toute façon.

Qu’est ce que t’apporte le fait d’avoir fait de la recherche dans ton job à Mansa ?

Je pense que mon expĂ©rience en recherche m’apporte surtout de la rigueur et des mĂ©thodes de travail, notamment pour me former rapidement sur des problĂ©matiques ou des sujets que je ne connaissais pas auparavant. En tant que chercheur, je passais beaucoup de temps Ă  tenter de comprendre des phĂ©nomĂšnes physiques ou comment implĂ©menter telle ou telle mĂ©thode numĂ©rique par moi-mĂȘme, et finalement mon travail aujourd’hui n’est pas si diffĂ©rent si ce n’est que la nature des problĂšmes Ă  rĂ©soudre est radicalement diffĂ©rente.

Chez Mansa quels sont les enjeux data-science qui t’excitent le plus ?

Sur le long terme l’amĂ©lioration des algorithmes de Machine Learning impliquĂ©s dans le calcul du score est clairement l’un des plus gros enjeux pour Mansa, et c’est un chantier qui promet d’ĂȘtre passionnant. Trouver les bons algorithmes, et utiliser intelligemment la donnĂ©e dont on dispose pour extraire les informations pertinentes Ă  mettre en entrĂ©e de ces algorithmes est un vrai challenge.

A quoi ressemblent tes journées ?

Ça dĂ©pend un peu des jours mais globalement je passe l’essentiel de mon temps devant mon ordinateur Ă  travailler sur le code. On a aussi des calls trĂšs rĂ©guliers avec la team tech pour se coordonner, et des calls hebdomadaires avec l’équipe au complet pour faire le point sur les avancĂ©es dans chaque domaine. Mansa nous alloue aussi une Ă  deux heures chaque semaine Ă  faire de la formation continue sur des sujets divers et rencontrer des employĂ©s d'autres startup.

Tu peux nous donner un conseil pour ceux qui souhaitent rejoindre Mansa ?

Be ready ! Le rythme est assez intense, comme on peut s’y attendre, mais le projet Ă©volue vite et c’est assez gratifiant.

Tu nous racontes une de tes fiertés depuis ton arrivée ?

Quand je suis arrivĂ©, il y avait un vrai besoin d’automatiser l’outil d’analyse statistique de la population globale des utilisateurs. Avant mon arrivĂ©e Gautier avait dĂ©jĂ  dĂ©veloppĂ© pas mal d’aspects qui permettaient de gĂ©nĂ©rer l’information, mais leur mise Ă  jour se faisait encore manuellement, ce qui prenait beaucoup de temps. J’ai donc fait en sorte que cette analyse puisse se gĂ©nĂ©rer automatiquement de façon journaliĂšre, sans intervention humaine.

Tu nous fais des recommandations de lecture et co ?

Je ne suis pas un grand lecteur
 j’ai quand mĂȘme lu « la Nuit des temps » de Barjavel assez rĂ©cemment. Moi qui ai souvent du mal Ă  accrocher quand je commence un livre, j’avais plutĂŽt du mal Ă  m’arrĂȘter en lisant celui-lĂ . Mais sinon je regarde plutĂŽt des sĂ©ries. Je viens juste de finir la derniĂšre saison de Vikings, je recommande vraiment.

Merci Ă  Tristan pour ses rĂ©ponses. Chez Mansa, en cas de refus on vous explique les raisons et comment amĂ©liorer vos finances pour augmenter vos chances d’ĂȘtre acceptĂ©. Il arrive frĂ©quemment que nous puissions accepter des clients plusieurs mois aprĂšs avoir refusĂ© leur premiĂšre demande. Pour toutes vos questions sur votre demande de prĂȘt et les critĂšres d’octroi, Ă©crivez-nous Ă  hello@getmansa.com