Havas Media a annoncé jeudi 6 juin l’acquisition de MFG Labs, une société spécialisée dans l’analyse de données. Portrait d’une start-up en vue.

Tout est parti de l'invention d'une théorie, celle des «jeux à champ moyen» (MFG, mean field games en anglais), par deux mathématiciens français de haut vol, Jean-Michel Lasry et Pierre-Louis Lions. Le premier enseigne à Dauphine, le second a reçu la médaille Fields au Collège de France. Leur théorie mathématique s'applique aux situations comprenant une infinité de joueurs.

En 2009, les deux hommes ont créé MFG Labs pour développer les applications de leur théorie dans le domaine de la modélisation financière, avant de prendre conscience des débouchés dans le secteur des réseaux sociaux. La situation d'un joueur au sein d'une foule de participants, après tout, est un peu la même que celle d'un internaute dans un réseau social...

Repérer les données immédiatement exploitables

Trois ans plus tard, MFG Labs rassemble, dans le IXe arrondissement de Paris, une vingtaine de collaborateurs autour de trois pôles: du conseil en modélisation économique et financière, l'activité historique; du conseil en traitement de données massives, le big data proprement dit; et la conception de plates-formes Web.

«Traiter de grands volumes de données pose à une entreprise un problème technique de stockage et soulève aussi des questions d'ordre mathématique et statistique, dès lors qu'il s'agit d'agréger ces données pour les transformer en infos, explique Julien Laugel, chief data scientist de MFG Labs. Notre rôle consiste à aller repérer parmi ces données lesquelles sont des fruits mûrs et peuvent être utilisées ou monétisées immédiatement, et lesquelles nécessitent la mise en œuvre de moyens plus ambitieux pour les exploiter.»

Mappy, La Poste ou encore Atout France font partie des premières références de MFG Labs. «C'est chaque fois une nouvelle aventure, poursuit Julien Laugel, car tant qu'on n'a pas mis le nez dans les données, on ignore ce que l'on pourra en tirer. La promesse de base du big data, c'est de parvenir à travailler avec la donnée la plus fine possible, mais la question de la rentabilité pose vite des limites à la recherche.»

 

-> Plus d'infos sur le big data dans notre supplément à paraître le 27 juin

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