Matthieu Cutivet (X12) data scientist réserviste pour la Gendarmerie nationale
En plus de ses officiers scientifiques de haut niveau technologique, la Gendarmerie nationale peut s’appuyer sur la réserve opérationnelle spécialiste dont fait partie Matthieu Cutivet (X12), polytechnicien data scientist et réserviste.
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Matthieu, quel est ton parcours ?
Je suis de la promotion 2012, avec une spécialisation en data science à l’Ensae. J’ai commencé ma carrière en tant que data scientist chez AXA en 2015, avant de rejoindre le groupe BNP Paribas en 2017, où je suis chargé d’une équipe au service de nos différentes banques de détail en France comme à l’international. Notre mission consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer la relation avec nos clients. Cela recouvre de nombreuses thématiques : génération de conseils personnalisés en gestion financière, optimisation de notre maillage d’agences bancaires ou encore automatisation de l’octroi et de la tarification des crédits.
Comment as-tu entendu parler de la réserve ?
J’avais déjà été sensibilisé à la réserve à l’X et pendant mon service militaire en gendarmerie. Plus récemment, j’ai pu échanger dans le détail avec un camarade de promotion engagé en gendarmerie sur l’intérêt de faire de la réserve. Il m’a notamment présenté la réserve opérationnelle spécialiste, qui permet une flexibilité sur le choix des périodes de réserve tout en apportant une expertise là où c’est le plus utile.
Quelles sont tes motivations ?
J’ai été marqué par mon service militaire en gendarmerie, tout particulièrement par l’engagement pris par les gendarmes d’aider et de protéger. La réserve me permet de prendre cet engagement à mon tour, en contribuant dans mon domaine de compétences en data science, tout en gardant un rythme compatible avec mon activité professionnelle au sein de BNP Paribas.
Concrètement comment ça se passe ?
La réserve permet de choisir le nombre et la durée des périodes d’engagement, dans mon cas une quinzaine de jours par an répartis sur l’année par périodes de deux ou trois jours. Je suis affecté au DataLab du service des technologies et des systèmes d’information de la sécurité intérieure (ST(SI)²). Mon rôle est d’apporter un regard nouveau sur les projets d’IA et de recherche opérationnelle qui y sont développés, afin de proposer et expérimenter des approches alternatives. Pour être concret, je travaille actuellement sur un projet qui vise à optimiser le planning annuel des escadrons de gendarmerie mobile. L’objectif étant d’assurer les nombreuses missions, tout en garantissant des bonnes conditions de préparation et de relève entre les escadrons. Les contraintes sont nombreuses et le nombre de possibilités gigantesque : un sujet typique de recherche opérationnelle.
Des conseils pour ceux qui seraient intéressés ?
N’hésitez pas à contacter nos camarades dans les forces armées. Certaines formules de réserve sont flexibles selon vos préférences et vos contraintes professionnelles. L’expérience est enrichissante et utile pour nos armées : c’est du gagnant-gagnant !