Data Science

La puissance du Machine Learning au service du métier

Le Machine Learning (ML), l'Intelligence Artificielle (IA ou AI), la Data Science, autant de mots-clés qui sont entrés dans le quotidien de chacun et qui sont sur toutes les lèvres.

Comment s'y retrouver?

L'Intelligence Artificielle est de manière brièvement résumée la capacité des machines à reproduire les capacités d'un cerveau humain, tel que la lecture, la reconnaissance vocale et l'analyse des sentiments. Les concepts existaient déjà dans les années 1950.

Par Machine Learning, on entend la capacité des algorithmes à apprendre à partir des données. Certains de ces algorithmes existent en mathématiques et en statistiques depuis bien longtemps, mais c'est par la combinaison avec l'explosion du volume des données, des performances, et de leur utilisation au fil de l'eau en production, que la terminologie prend son sens.

Et la Data Science ? Chez Synotis, nous pensons que c'est la clef pour allier le meilleur de l'IA et du ML dans le monde de l'entreprise. La Data Science, c'est mettre les meilleurs algorithmes de Machine Learning au profit de problématiques métiers. Ils ont la capacité de déterminer des patterns qu'un humain ou que des approches traditionnelles ne peuvent trouver.

On tend à considérer le Machine Learning comme un moyen de réaliser de la Data Science au sein d'une entreprise et de générer de la valeur.

Métaphoriquement, si votre besoin est de pouvoir vous déplacer, le Machine Learning est un type de moteur que votre voiture pourra utiliser. Mais un autre type de moteur pourra fonctionner. Ou peut-être pouvez-vous marcher ou utiliser un vélo?

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Une vision data d'un projet ML

Ces dernières années, les librairies se sont grandement démocratisées, permettant à tout développeur d'appliquer des modèles complexes en quelques lignes.

La méthodologie de travail, le recul sur les outils et la qualité des développements sont alors déterminants.

La donnée est au centre de tout. Mais comment s'articulent les différentes étapes d'un projet incluant du Machine Learning?

Et quels sont les défis propres à des projets de type Machine Learning ?

Comment s'assure-t-on qu'il n'y a pas de perte de qualité post-production?

Une vision métier d'un projet ML

Persuadés que le métier doit être au cœur d'un projet, pour ne pas aller vers des dérives techniques (algorithme trop complexe, problématique non cruciale, projet non pertinent).

La Data Science sans métier c'est quoi ?

C'est des algorithmes très puissants mais qui ne répondent pas à une problématique, donc sans génération de valeur.
C'est un moteur performant, mais sans véhicule
C'est un projet qui plaira aux Data Scientists, mais qui ne sera qu'un projet parmi d'autres à échouer

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Le mot de l’expert en Data Science

Convaincu qu'une réelle plus-value est possible de par la capacité des algorithmes d'apprendre à partir des données et de trouver des patterns que les approches plus classiques ne pourront pas trouver.

Convaincu également que pour une réalisation compatible avec les enjeux d'une organisation, il est essentiel d'avancer de manière raisonnée et en collaboration avec le métier. Ceci pour une mise en place pertinente, au-delà des tendances actuelles entourant l'intelligence artificielle et ses dérivés.