David, ingénieur promo 2016, doctorant de la chaire « Empreintes numériques » de Kwanko

David Dupuis, promo 2016, s’est lancé dans un doctorat en informatique après l’obtention de son diplôme d’ingénieur en 2015. Il est le premier doctorant de la chaire « Empreintes Numériques » créée en partenariat avec Kwanko en janvier dernier.

Lors de ma première année à l’ESILV, j’y ai découvert l’informatique et j’ai tout de suite su que c’est vers quoi je voulais poursuivre ma carrière. Ayant testé mon goût pour divers secteur de l’informatique : le développement de logiciel de test d’implants neurologiques et le développement web chez Reverso, je savais que je voulais m’orienter vers un domaine qui me rapprocherait du client et me permettrait de faire du développement informatique de haut niveau. C’est pourquoi je me suis orienté vers la majeure Big Data que propose l’ESILV.

J’ai toujours été passionné par les sciences. L’idée de faire de la recherche m’étais venu dès la 3^ème année. Cependant je voulais faire de la recherche appliquée. C’était une préférence personnelle de vouloir développer des choses concrètes. En janvier, je suis parti à San Francisco afin de suivre des cours de data science jusqu’en avril. J’avais décidé de m’orienter vers ce domaine plus spécifique encore qui converge autour du machine learning, un domaine pointu de l’informatique.

Je veux utiliser mes compétences en informatique afin d’aider les personnes pour qui je travaille à prendre de meilleures décisions ou à améliorer le service ou le produit qu’ils produisent. Lorsque je suis rentré en France, Jérôme Da Rugna et Gaël Chareyron m’ont proposé de faire un stage de fin d’étude en recherche au terme duquel je me lancerais dans un doctorat en informatique. Le doctorat serait financé par la chaire Kwanko-ESILV. C’est cet aspect appliqué qui me décida à accepter la proposition.

Ma thématique de recherche à lieu autour du real-time bidding (RTB), autrement dit l’achat automatisé de places publicitaires en ligne mise aux enchères en temps réel. Le RTB est ce qui permet aux marques de pouvoir cibler les personnes qui voient leurs publicités. Il y a un certain nombre d’acteurs intermédiaires entre les marques et les utilisateurs lambda, dont Kwanko qui gèrent les campagnes publicitaires pour des grandes entreprises.

Ma mission est d’aider Kwanko à améliorer leur performance tout en faisant avancer la recherche autour du RTB qui est extrêmement complexe. Avec l’amélioration des algorithmes pour cibler les utilisateurs il est de plus en plus dans l’intérêt de l’utilisateur de ne pas bloquer les publicités qui lui sont présentés.

Mon directeur de recherche est Cédric Du Mouza et mon tuteur de thèse est Gaël Chareyron.