Simon Bastide

data engineer · Cévennes, France

mis à jour 2026-09-22

Résumé

Data engineer. J’ai découvert la donnée pendant ma thèse, en essayant de traiter des mesures de mouvement humain trop volumineuses et trop sales pour les outils dont je disposais - et ce problème m’a intéressé plus que la question de recherche elle-même. Depuis, je suis remonté d’un cran à chaque étape : de l’analyse vers la donnée, de la donnée vers l’infrastructure, de l’infrastructure vers le fonctionnement des organisations. Depuis fin 2026, je cofonde IOTA, dans les Cévennes.

Mots-clésdata engineering · automatisation · systèmes · IA appliquée · biomécanique · Cévennes

1Position

Une thèse en biomécanique produit des données sales. Des capteurs qui dérivent, du bruit, des artefacts, des volumes qui ne tiennent pas dans les outils du laboratoire. J’ai passé beaucoup de temps à construire de quoi les traiter, et je me suis aperçu que ce travail m’intéressait plus que le sujet de recherche.

Ça ne s’est jamais arrêté. En ESN, les modèles attendaient que la donnée soit exploitable. Dans une PME, l’analyse attendait qu’une infrastructure existe - on ne fait pas de data science sans avoir fait le data engineering d’abord. Aujourd’hui, l’automatisation attend qu’on ait compris comment l’organisation fonctionne vraiment.

Ce que j’aime, au fond, c’est construire des systèmes : du code, de l’automatisation, des organisations qui tournent correctement. J’aime les organisations bien rangées ; je ne suis pas moi-même très rangé.

Toute automatisation, c’est de la manipulation de données.

ce que je croyais être le sujet ce qui s’est avéré être le travail

2017 thèse la question de recherche traiter des données sales

2021 ESN le modèle rendre la donnée exploitable

2023 PME l’analyse construire l’infrastructure

2026 IOTA l’outil comprendre l’organisation

Fig. 1 - À chaque étape, le travail s’est révélé être un cran en amont de là où je le cherchais.

2Parcours

Table 1 - Parcours, par ordre chronologique.
Période	Contexte	Travail
2017–2021	Doctorat en biomécanique - Université Paris-Saclay	Mesure du mouvement humain (EMG, capteurs d’effort, mocap) ; traitement de gros volumes de données bruitées
2021–2023	Akkodis (ESN) - Toulouse	Data science sur données industrielles, missions pour Airbus
2023–2026	Ergosanté - Cévennes	Data engineering et data science ; biomécanique appliquée
2026 -	IOTA - Cévennes	Cofondateur. Automatisation, données et IA pour PME et collectivités

Thèse de doctorat (HAL)

3Méthode

Ces règles viennent de la pratique. Elles servent surtout à m’empêcher de construire trop vite.

3.1Une demande n’est pas un problème.
3.2Un outil n’est jamais un objectif.
3.3Pas de solution avant d’avoir compris le processus réel.
3.4Tout problème important a une conséquence mesurable.
3.5Supprimer avant d’automatiser.
3.6La solution la plus simple qui fonctionne gagne.
3.7On peut conclure qu’il ne faut rien construire.

L’espace des solutions, dans l’ordre. On s’arrête au premier barreau qui tient.

supprimer modifier le processus standardiser outiller automatiser data / IA

3.8Décider sous incertitude

Une bonne décision peut produire un mauvais résultat. Je cherche donc moins la décision qui garantit le succès que celle qui maximise les chances compte tenu de ce que je sais. En pratique : connaître ma perte maximale, préférer ce qui est réversible, tester petit avant d’engager.

4Travaux en cours

IOTANous aidons les entreprises et les collectivités à identifier où elles perdent du temps, de l’argent ou de la fiabilité, puis nous construisons la solution la plus simple qui corrige le problème. Automatisation, données, IA quand c’est le bon levier - parfois aucune technologie.

NewsletterJ’écris sur la donnée, la science, et ce que je lis.

5Contact

Simon Bastide, Norvège, 2025 — Fig. 2 - L’auteur, Norvège, 2025.