Comment industrialiser sa Data Science ?

Data Science

Intégré au big data, la data science représente actuellement l’un des facteurs majeurs de l’innovation. Constituant une excellente occasion pour tous les secteurs, elle est un sujet extrêmement hybride, car elle centralise le domaine du machine learning, des statistiques ainsi que de l’IA (Intelligence Artificielle). À cela s’ajoute aussi le recodage et la préparation des données. Quoi qu’il en soit, la maturité du marché sur ces domaines continue d’accroître chaque jour. Il est donc essentiel d’être en mesure de déployer les POCs ou Proof Of Concept les plus perspicaces en production et voir les applications de data procurer de la valeur aux sociétés.

Le déploiement data science d’apprentissage automatique ou machine learning

Le process de déploiement de modèles exige de nombreuses entrées :

  • Un script d’entraînement déployé par des Data Scientists
  • Un accès à tous les data brutes indispensables à l’entraînement des modèles
  • Une plateforme afin d’effectuer l’entraînement des modèles. On parle alors de cloud data science ou encore de On-premise
  • Une plateforme cible afin de développer le modèle
  • Un script afin de développer les modèles en production grâce à une API

Ainsi donc, on distingue deux principales démarches dans ce process :

  • La démarche d’entraînement
  • Celle du déploiement

Ces démarches relève également des équipes IT comme ryax.tech, outre que les Data Scientists.

Une bonne approche devops data science afin d’assurer la stabilité des modèles

Tout comme les projets IT, le développement de modèles d’apprentissage automatique peut très bien être associé dans un déploiement devops en continu. Pour information, l’entraînement d’un tel ou tel modèle à un moment T n’assure pas sa performance dans les jours qui viennent. Effectivement, les performances des modèles d’apprentissage automatique dépendent de manière directe aux data avec lesquelles il a été entraîné. S’ils obtiennent de nouvelles data d’une nature différente de celle servie pendant leur entraînement, alors les modèles auront du mal à fonctionner.

Il est donc plus judicieux de ré-entraîner un modèle très rapidement et facilement sur de nouvelles data. Ceci étant dit, le ré-entraînement est notamment question de création d’un tout nouveau modèle qui ne dispose plus des mêmes spécificités que l’ancien. Afin de pouvoir bénéficier de ces nouvelles spécificités, l’entreprise doit être capable de redéployer le modèle. Justement, plusieurs enseignes de ciblage publicitaire sur le web ré-entraînent leurs modèles toutes les 5 à 6 heures afin d’acquérir la recommandation d’achat la plus détaillée possible à présenter aux internautes.

Bien définir ses challenges

Pour réussir votre projet d’industrialisation, la première chose à faire est de s’assurer que les fondements sont bien mis en places :

  • Les outils et plateformes (CRM, ERP, DMP…) : qui permettent de définir le rythme et la fluidité du projet
  • L’accès aux data : pour une entreprise à structure matricielle, les data sont parfois multisources, fragmentées, dispersées et multiformes
  • L’identification des bonnes data : afin de concevoir des modèles statistiques fiables et qui ont un impact considérable sur l’entreprise
  • La maîtrise des outils d’IA : afin de créer un algorithme sur-mesure, capable de neutraliser les contraintes en place

Une fois, vous devez mettre en place un cadrage stratégique qui concerne des membres du comité exécutif pour mesurer tous les enjeux, risques et profits. Vous devez ensuite établir un cadrage technique et opérationnel qui permet de connaître les nombreux défis de votre société et de votre secteur d’activité, ainsi que les défis technologiques et les contraintes des tarifs implicites. Une industrialisation des données réussie repose surtout sur son adoption par les équipes. Cette démarche exige une grande adaptation managériale et de nouvelles manières de travail entre partenaires. Afin de simplifier de tels changements, vous devez établir des workshops techniques et éducatifs, selon la maturité des données déjà acquise.

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