Arthur Darcet : Une start up à la clé d’un stage !
⏱ 4 minArthur Darcet voulait mettre en pratique ses connaissances théoriques pour construire quelque chose d’utile. C’est chose faite ! Ce polytechnicien est aujourd’hui directeur technique et cofondateur de la start-up Glose, une librairie de livres numériques en ligne. Tout cela a commencé, il y a cinq ans, par un stage…
En 2013, pour son stage de fin d’études à l’École Polytechnique (X), Arthur Darcet voit passer une offre qui le séduit immédiatement, et pour laquelle il postule sans hésiter. Il s’agit de développer des méthodes de traitement automatique du langage (Natural Language Processing ou NLP, en anglais), une branche du machine learning, pour découper en phrases un immense corpus de livres et en extraire un ensemble de données pertinentes. Tout cela avec l’idée de créer une librairie de livres numériques en ligne où les gens puissent, en plus d’acheter des livres, annoter leur lecture et partager ces notes ou des extraits d’un ouvrage avec d’autres lecteurs.
Bref, un réseau social de lecteurs pour rendre la lecture plus interactive et inciter ainsi davantage de monde à lire. Le responsable du stage, Nicolas Princen, a déjà en tête un projet de création de start-up. Arthur Darcet, lui-même avide lecteur, adhère complètement à cette vision. Surtout, il comprend le rôle clé qu’il peut jouer dans cette aventure. « J’ai tout de suite vu comment je pouvais aider ce projet à grandir, confie-t-il. Il y avait d’un côté les livres et leur contenu, de l’autre toute une plateforme à créer. Cela correspondait exactement à ce que je savais faire en machine learning et en informatique. C’était une opportunité unique pour moi d’utiliser mes connaissances théoriques pour construire quelque chose d’utile, dont je pouvais être fier, et je me suis jeté dessus. »
De stagiaire à cofondateur
À l’issue de ses six mois de stage, le jeune diplômé est tellement passionné, et il occupe une place tellement centrale dans la mise en place de la partie machine learning du projet, qu’il décide de continuer l’aventure. Il devient alors officiellement responsable scientifique de la start-up Glose qu’il cofonde en 2014 avec Nicolas Princen et Thomas Ricouard. Début 2015, il passe même directeur technique de l’entreprise.
Très tôt au cours de ses études, Arthur Darcet exclut de faire de la recherche fondamentale. Ce qui l’intéresse davantage, c’est le côté appliqué de son travail. C’est pour cette raison qu’en 2012, pour son stage de troisième année à l’X, il avait choisi de partir aux États-Unis, chez Eventbrite, une start-up spécialisée dans la vente sur internet de tickets de concerts et autres événements. Là, il avait mis au point des algorithmes de machine learning pour détecter les achats frauduleux. Cette expérience le convainc définitivement de poursuivre dans la voie de la recherche dans l’industrie. « Quand on travaille dans une petite entreprise, on peut tout de suite avoir un impact fort, produire quelque chose qui a des effets visibles immédiatement. C’est cela qui m’a motivé au cours de mes études, et qui me motive toujours aujourd’hui chez Glose », explique-t-il.
Ce n’est pas un hasard non plus si le jeune étudiant décide, pour sa quatrième et dernière année à l’X, de suivre le master MVA de l’ENS-Paris-Saclay où, au-delà des bases théoriques solides qu’il acquiert en sciences des données, il apprécie particulièrement le fait d’être familiarisé aux applications de cette science.
Le choix du projet de création de Glose se fait alors tout naturellement pour Arthur Darcet. À la start-up en devenir, le jeune homme apporte toutes ses connaissances en termes de machine learning et de mathématiques appliquées. Et en retour, il apprend à construire un produit de A à Z, avec la contrainte de satisfaire le mieux possible les besoins des lecteurs. Pour lui, qui rêve d’avoir un réel impact et de bâtir quelque chose d’important, on pouvait difficilement imaginer mieux !
Aujourd’hui, Glose propose à la vente un catalogue d’un million de livres numériques. Grâce au travail d’Arthur Darcet, les lecteurs peuvent surligner des passages et communiquer avec d’autres lecteurs en laissant des annotations dans les marges. Bientôt d’autres options seront possibles. Avec son équipe composée de 11 personnes, dont un data scientist et un étudiant en thèse, le directeur technique développe en effet des algorithmes de traitement du langage pour extraire automatiquement les noms de lieux et de personnes dans les textes et ainsi enrichir la lecture en renvoyant sur des cartes ou des sites web. D’autres algorithmes encore permettront de trouver les mots, les passages ou les sujets les plus importants d’un livre. « Une fois ces données extraites, il sera possible de faire des recommandations aux lecteurs selon leur goûts (sujets mais aussi type de syntaxe ou de vocabulaire d’un livre) et non pas sur la base des achats des autres lecteurs, comme c’est aujourd’hui le cas », s’enthousiasme Arthur Darcet.
Et ce n’est pas tout. Glose s’apprête également à faire son entrée dans le milieu scolaire. En phase de test dans plusieurs collèges, lycées et universités en France et dans le monde, une application sera bientôt proposée à l’ensemble du monde de l’éducation. L’idée, là encore, est d’encourager les élèves et les étudiants à lire plus, en favorisant les échanges, entre eux et avec leurs profs. Mais aussi en utilisant les données de lecture elles-mêmes (rythme de lecture, niveau de difficulté d’un texte…) pour déterminer le niveau de chacun, et l’aider à progresser en lui proposant un parcours de lecture personnalisé. Pour cela, le data scientist développe d’autres algorithmes encore, de traitement du langage mais aussi de fouille de données.
Son conseil aux data scientists
L’ambition d’Arthur Darcet de construire quelque chose d’utile paraît aujourd’hui largement réalisée. Pour autant, le jeune homme souhaite poursuivre, comme au premier jour, son aventure chez Glose. « Participer à la création d’une start-up et la faire progresser est une expérience extrêmement enrichissante. Tous ceux qui ont l’opportunité de le faire doivent sauter dessus. Je leur conseille tout de même de choisir un sujet qui les passionne car la route vers le succès est longue et difficile. Il faut également faire attention à ne pas se cantonner dans un domaine précis des data sciences mais s’intéresser à des problématiques variées pour pouvoir inventer de nouveaux usages, de nouvelles manières de faire », conclut-il.
Julien Bourdet
