Olaf

Quand Olaf raconte son parcours de scientifique, tout commence à Yaoundé, au Cameroun. Son souvenir le plus marquant n’est pas celui d’un tableau noir ou d’un professeur inspirant, mais celui de sa grand-mère, tenant son petit commerce de beignets au bord de la route. « Elle n’était jamais allée à l’école, mais elle faisait tous ses calculs de tête sans jamais se tromper. Ça m’a fasciné. » Avec ses yeux d’enfant, cette maîtrise intuitive des chiffres ouvre une porte : les mathématiques sont un langage puissant, universel.

C’est donc naturellement qu’Olaf choisit la filière scientifique au lycée, puis une licence et un master de mathématiques à Yaoundé. Un partenariat international lui permet ensuite d’intégrer un master 2 en statistiques appliquées à l’École polytechnique du Cameroun, puis de poursuivre en doctorat en France, à Télécom ParisTech.

Son sujet de thèse ? La détection d’attaques malignes dans les réseaux d’Orange, à partir de séries temporelles. « C’était déjà de la data science, même si le terme n’existait pas encore vraiment. » Olaf y découvre surtout un mentor déterminant, son directeur de thèse, qui l’encourage à approfondir l’usage des données et de l’IA comme leviers d’aide à la décision. « Sans financement au départ, il m’a même hébergé. Cette rencontre a orienté toute ma carrière. »

Dès la soutenance de sa thèse, Olaf sait qu’il ne veut pas rester dans la recherche académique. Son objectif : appliquer les maths au monde réel. Mais il veut aussi transmettre et rendre accessibles les concepts complexes. « Je me suis dit : quoi de mieux que le consulting pour apprendre à vulgariser ? Les consultants savent présenter des choses compliquées d’une façon qui donne envie. » Ce passage formateur dans un cabinet de conseil l’aide à trouver sa posture : rendre lisible la donnée, l’interpréter, convaincre.

Après le conseil, il rejoint le CEA (Commissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives) pour travailler sur le vieillissement des batteries des véhicules électriques — un premier pas vers les enjeux environnementaux. Ensuite, Adomik, une star-up spécialisée dans l’analyse intelligente des campagnes publicitaires, SNCF CONNECT, Stellantis, et même une expatriation à Madagascar et à l’île Maurice, où il dirige les équipes data d’un groupe télécom africain. Il y contribue au développement du mobile money et du nano-crédit pour des populations non bancarisées : « Grâce à l’IA, il devient possible d’accorder et de gérer de très petits crédits, remboursables facilement via un téléphone portable. Cela favorise l’inclusion financière. » Partout, Olaf cherche le même équilibre : des modèles robustes, une utilité immédiate, des moyens d’améliorer le quotidien : « J’aime résoudre des problèmes concrets grâce à la data et l’IA, explique-t-il. Chaque algorithme peut avoir un impact très réel. »

En 2023, il rejoint SUEZ pour coordonner les équipes de data scientists et de data engineers au sein de l’entité Digital Solutions. Sa mission : concevoir, déployer et maintenir des algorithmes utilisés partout dans le Groupe. Les applications sont nombreuses et profondément liées aux impacts sur l’environnement : détection de fuites dans les réseaux d’eau, grâce à la modélisation des consommations des clients  ; supervision par ordinateur dans les centres de tri, afin de mieux catégoriser les matières recyclables ; détection automatique d’indésirables (matelas, bonbonnes de gaz) ou de valorisables (bois, plastiques, cartons) dans les usines de valorisation énergétique, afin d’éviter accidents et arrêts coûteux et d’améliorer la performance opérationnelle ; optimisation énergétique des stations d’épuration… « Mon métier, c’est d’utiliser les données pour aider à mieux décider. Et pour SUEZ, chaque bonne décision permet d’économiser de l’eau, de l’énergie, des ressources ou de réduire des déchets.» 

Aujourd’hui, Olaf encadre une équipe d’une vingtaine de personnes et anime une communauté de près de 80 data scientists à l’échelle internationale. La transmission occupe une place essentielle dans son mode de management : « Je suis à leurs côtés pour les faire grandir. Je code encore avec les juniors. Mais j’apprends aussi des plus jeunes que moi. »

Passionné par l’apprentissage, curieux de tout, Olaf enseigne ponctuellement la data science à l’université et dans une école d’ingénieurs en France et à l’international. Il accompagne également ses enfants qui, comme lui, adorent les mathématiques. La relève paraît assurée : son fils de 11 ans participe aux championnats d’échecs d’Île-de-France et il imagine tout à fait sa fille de 13 ans s’engager elle aussi dans une carrière scientifique. D’ailleurs, il se sent très concerné par la mixité. Son équipe compte aujourd’hui près d’un tiers de femmes, une proportion qu’il cherche à améliorer.

Au quotidien, Olaf reste guidé par une conviction profonde : l’intelligence artificielle n’a pas vocation à remplacer les êtres humains, mais à les assister. « L'IA n'est pas là pour les faire disparaître. Elle est là pour les aider à travailler de façon plus efficace et plus efficiente. »

Des beignets vendus au bord d'une route à Yaoundé aux algorithmes qui détectent les fuites dans les réseaux d'eau à Paris : le fil est intact. Pour Olaf, les chiffres ont toujours eu un sens et aujourd'hui, ce sens se mesure en litres d'eau préservés, en tonnes de déchets mieux triées, en énergie économisée. Un mathématicien au service du monde réel, convaincu que la donnée, bien utilisée, peut changer les choses.