Petra Aloxotl

Entrevue avec Petra Axolotl

novembre 2017

centrale des maths (CDM):
Merci Petra d’avoir accepté de donner cette entrevue. Dites-nous d’abord quel est le titre de votre emploi et qui est votre employeur?

PETRA :
Je suis scientifique des données chez Platterz.

CDM:
Pourriez-vous décrire votre emploi?

PETRA:
Platterz est une entreprise de technologie en démarrage qui facilite l’administration de services de traiteur pour les entreprises en assemblant les bons repas des bons restaurants, en tenant compte de contraintes telles que le nombre de personnes à servir, le budget fixé et les restrictions alimentaires. Idéalement, nous ne voulons pas que les gestionnaires de bureau aient à consacrer une seule minute à essayer de trouver les repas à commander pour nourrir leurs employés. Cette sélection devrait se faire par la machine.

Sur le plan mathématique, c’est un problème NP-complet. Par conséquent, nous tentons de trouver de bons repas plutôt que les meilleurs repas, en suivant certains principes heuristiques et en fractionnant le problème en plusieurs sous-problèmes à résoudre.

Je suis l’une des deux scientifiques des données qui conçoivent et qui mettent en œuvre l’algorithme pour qu’aucune intervention humaine ne soit nécessaire pour assembler les repas. L’autre scientifique des données (Lev Naiman) possède un doctorat en sciences informatiques de la University of Toronto.

CDM:
Donnez-nous des détails sur vos antécédents et votre formation universitaire.

PETRA:
J’ai déménagé d’un endroit à l’autre quand j’étais petite, mais pour moi Leiden, dans les Pays-Bas, est mon village natal. J’ai une maîtrise en sciences informatiques de la Leiden University (Pays-Bas) et un MBA de la Wharton School (Pennsylvanie).
J’ai eu plusieurs emplois avant de me joindre à Platterz comme scientifique des données :

consultante en gestion chez A.T. Kearney, à Amsterdam, au Pays-Bas;
chercheure quantitative chez Robeco, à Rotterdam, au Pays-Bas ;
analyste d’actifs chez Robeco, à Rotterdam, au Pays-Bas ;
consultante en gestion chez ING, à Amsterdam, au Pays-Bas;
scientifique des données chez Twitter, à San Francisco, en Californie.
Je suis également mentor pour des étudiants inscrits à un cours d’introduction à la théorie de la relativité générale de Coursera.

CDM :
Vous mentionnez un diplôme en sciences informatiques et un MBA, mais vous vous intéressez aussi vivement à la physique. Pouvez-vous nous parler de votre intérêt pour la physique?

PETRA:
La physique permet de répondre aux questions les plus fondamentales sur la réalité. Bien sûr, comme Descartes, on peut être totalement sceptique par rapport à la réalité, mais la physique représente à peu près la limite de ce que nous pouvons atteindre si nous présumons que le monde externe est réel et qu’il peut être compris (c’est-à-dire accepter que tout ce qui existe est régi par des lois déterministes ou, à tout le moins, des lois probabilistes).

Pour moi, la physique permet de trouver l’équilibre parfait entre l’abstraction la plus complète de certains domaines des mathématiques et l’applicabilité du génie. La physique me permet de visualiser les mathématiques.

CM:
Quand avez-vous décidé de faire carrière dans un domaine où les mathématiques sont à ce point présentes?

PERTA:
J’aime la réflexion abstraite. Comme chercheure quantitative, j’ai conçu des modèles d’établissement des prix pour des swaps sur première défaillance de crédit, des produits dérivés de change, etc., à l’aide de techniques telles que des calculs stochastiques et des simulations de Markov. J’ai utilisé des méthodes statistiques pour trouver de nouvelles stratégies commerciales.

La partie la plus simple et, en fait, la plus ennuyante pour ainsi dire de mon travail comme scientifique des données est le prétendu apprentissage machine, qu’il s’agisse de simples régressions logistiques ou de réseaux neuraux sophistiqués comptant de nombreuses couches. Ce qui m’intéresse le plus c’est de solutionner des problèmes pour lesquels on n’a pas encore trouvé de solution et qu’on solutionne en utilisant une modélisation mathématique créative. Par exemple, comment prédire la rétention des clients en modélisant chacun des clients comme machine à lancer des sous avec sa probabilité cachée de demeurer un client (appelons cela thêta) et la cohorte complète de clients comme une répartition de thêtas décrite par une distribution gamma.

CM:
Que faites-vous en dehors du travail? Quels sont vos passe-temps et vos autres intérêts?

PETRA:
Je consacre beaucoup de mon temps les week-ends à travailler sur des problèmes de relativité générale et de physique quantique. Mon site Web personnel www.petraaxolotl.com est actuellement consacré à part entière à la physique et aux mathématiques qui s’y rapportent.

Mon autre passion, c’est la randonnée pédestre, de me retrouver loin des villes, de me perdre dans la nature et d’être près des animaux et des plantes.
Ma routine quotidienne comprend aussi la lecture d’au moins cinq lignes de latin, d’un peu de grec et d’écouter les nouvelles de 20 h en français sur France 2.