Neil Martin – Conférencier

Data Scientist et stratégiste pour la F1

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Neil Martin Photo de Profile

Conférencier spécialisé sur

  • Big Data
  • Analyse des données
  • Haute performance
  • Stratégie
  • Gestion des risques
  • Prise de décision
  • Transformation digitale

Catégories

Language

  • Anglais

Biographie

Neil Martin a été le premier à appliquer la méthode de simulation de Monte-Carlo et le modèle de la théorie des jeux à la course automobile en 1995, pour McLaren Racing. Fournir des options de choix stratégiques grâce à l’utilisation adaptée des techniques de la modélisation mathématique a permis à l’équipe de prendre des décisions avec une connaissance plus fine des probabilités de résultats et de leurs profils de risque associés.
Neil Martin a changé l’approche de la modélisation de la stratégie appliquée à la course automobile pour dompter l’incertitude et non plus l’ignorer.

Neil Martin a étudié les mathématiques et l’informatique à l’Université de Southampton, et a rédigé son mémoire sur les stratégies optimales à adopter pendant l’arrêt au stand et le ravitaillement. Il a ensuite passé plus de 30 ans de carrière dans le sport automobile international au plus haut niveau.

En tant que membre de la haute direction de McLaren Racing, Red Bull Racing et Ferrari, Neil Martin a travaillé auprès des champions du monde Mika Häkkinen, Kimi Raikkonen, Fernando Alonso et Sébastien Vettel.

Aujourd’hui fondateur de Random Logic Limited, Neil Martin fournit des conseils stratégiques de haut niveau et des solutions logicielles analytiques sur mesure aux grands noms du secteur, notamment : Mercedes et Aston Martin en DTM, Mercedes AMG pour la course de 24 heures, NASCAR, Indycar, Formule 1 et Formule E. Il travaille également avec plusieurs sociétés de production et des médias indépendants, offrant une véritable vision analytique de la course automobile.

Il est intervenu lors de conférences pour diverses organisations en banque, dans les services financiers, ou encore la santé. Il y livre un aperçu de l’application de l’analyse de données dans la gestion des risques, l’optimisation des performances et dans la garantie d’une meilleure qualité de prise de décision en Formule 1.

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