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Tout de suite, commençons par une définition simplifiée de ce qu’est la data science.
En plus simple, le terme data science désigne l’ensemble des branches qui constituent plusieurs domaines d’expertises. Notamment l’intelligence artificielle, les méthodes scientifiques, ainsi que l’analyse des données. Il s’agit alors d’un domaine dont le but est d’extraire la vraie valeur des données. Par conséquent, les data scientists devraient avoir des compétences en matière d’analyse de données. Celles-ci étant collectées quand un utilisateur navigue sur internet, mais aussi à partir des différentes sources de données exploitables.
En d’autres termes, la data science n’est autre qu’un domaine d’expertise qui vise à préparer les données collectées afin de les analyser. Les étapes à suivre pour l’analyse consistent alors à nettoyer, à manipuler et à agréger lesdites données. À ce titre, les data scientists, travaillant avec des applications d’analyse, vont passer à l’examination des résultats obtenus. Par la suite, ils devraient être en mesure de créer des modèles. Les informations obtenues peuvent ensuite être exploitées par les chefs d’entreprises dans l’unique but de prendre des décisions plus judicieuses.
Avoir recours à la data science pour pouvoir interpréter les données collectées
Bien que la data science ait une place importante au sein d’une entreprise, elle reste encore inexploitée pour le machine learning.
Chaque entreprise a à sa possession un nombre incalculable de données. Les avancées technologies ont permis aux dirigeants de collecter, mais aussi de stocker un volume de données qui n’est jamais assez exploité. Voici quelques chiffres clés qui illustrent ce fait : depuis le début de l’année 2020, pas moins de 90 % de données ont été crées. Pour le cas des réseaux sociaux, Facebook en particulier, on recense plus de 10 millions de photos importées par heure. À ce stade, les données viennent se hisser dans les bases de données pour y être stockées. Et en grande partie, elles n’ont jamais été exploitées.
Pour les entreprises, disposer d’un tel volume d’informations et de données constitue une véritable source de développement. Là encore, il faudra être en mesure de les interpréter. D’où la nécessité de la data science.
Avec la data science, il est plus facile de s’informer des tendances à partir de l’analyse des données collectées. Ce qui se révèle comme un point essentiel pour pouvoir prendre des décisions éclairées sur le développement des futurs produits et services. Un autre avantage de la data science : elle permet au machine learning de se baser sur les données transmises, c’est-à-dire des informations plausibles. C’est important parce que depuis toujours, les modèles de machine learning se fiaient uniquement aux résultats fournis par les analystes commerciaux. En bref, avec une telle quantité de données, il est plus facile découvrir les vrais besoins et nécessité des consommateurs.
Les informations collectées ne doivent pas être stockées, mais exploitées. Étant donné qu’il s’agit d’un véritable fondement pour l’innovation. Et pour pouvoir les mettre en valeur, les entreprises doivent recourir à la data science.
Comment différencier la data science du machine learning et de l’intelligence artificielle ?
Jusqu’ici, on n’a vu que la définition de la data science. La prochaine étape consiste alors à vous faire savoir comment exploiter son plein potentiel. Pour ce faire, nous allons vous expliquer la différence entre la data science, le machine learning et l’intelligence artificielle. Les deux derniers termes étant liés étroitement au premier, mais utilisés de façon substituable. Des nuances existent en effet et il est toujours important de savoir la différence entre ces trois domaines.
L’IA ou l’intelligence artificielle
Il s’agit ici d’un processus d’imitation du comportement humain. L’IA va faire en sorte qu’un ordinateur puisse imiter et simuler de toutes les manières l’intelligence humaine.
La data science
La data science, en son soi, n’est autre qu’une subdivision de l’intelligence artificielle. Autrement dit, elle désigne les jonctions entre les méthodes scientifiques, les statistiques, ainsi que l’analyse des données. C’est-à-dire les composants que l’on utilise dans le but d’extraire de la valeur aux données collectées.
Le machine learning et le deep learning
Tout comme la data science, le machine learning est aussi un sous-ensemble de l’IA. Sauf qu’il sert aux automates de comprendre et d’appréhender le monde via les données collectées. Les techniques qui intègrent l’intelligence artificielle permettent également à un ordinateur de créer des applications d’IA.
En ce qui concerne le deep learning, il sert à résoudre les problèmes les plus complexes. Et comme toujours, il s’agit d’un sous-ensemble du machine learning.
Les avantages de recourir à la data science pour les entreprises
Au sein d’une entreprise, l’utilisation de la data science est synonyme d’amélioration de leurs futurs produits et services. Pour chaque organisation, cela leur permet de profiter d’un avantage concurrentiel. Les avantages de l’utilisation de la data science, ainsi que d’un modèle de machine learning sont nombreux, à savoir :
- La possibilité de prendre des mesures pour retenir les clients à partir du taux de perte et de l’analyse des données collectées auprès du service clientèle ou du centre d’appels ;
- Le renforcement de l’efficacité selon certains facteurs, notamment les tendances du trafic ou encore les conditions météorologiques. Pour le cas des sociétés de logistique, cela leur permettra d’améliorer les délais de livraison, ou encore d’en réduire le prix ;
- L’amélioration du diagnostic et la détection des éventuelles maladies en amont afin de pouvoir les traiter de manière efficace. Ici, on devrait se baser sur les données des analyses médicales, mais aussi sur les symptômes constatés ;
- L’optimisation de la Supply Chain, la détection des fraudes et l’amélioration des ventes. Tout cela est désormais possible grâce à la data science (en prédisant la date probable d’une panne, avec la reconnaissance des actions suspectes et des comportements anormaux, et grâce à la création de recommandations à partir des données issues des achats antérieurs).
On recense aujourd’hui un grand nombre d’entreprises ayant investi dans la data science, convaincues qu’il s’agit d’un levier de développement essentiel à ne pas négliger. Selon les chiffres, pas moins de 3 000 responsables informatiques affirment que la data science est l’une des technologies à adopter pour profiter d’une stratégie efficace, mais aussi afin de se démarquer de la concurrence.
Cycle de vie de la data science
Dans cette partie de l’article, nous allons nous concentrer davantage sur le processus de la data science. Il s’agit en effet d’une apophyse itérative, et non linéaire. Le modèle de cycle de vie de la data science standard pour un projet de modélisation de données se présente comme suit.
La phase de planification
En premier lieu, on trouve la phase de planification dans laquelle les responsables viennent définir le projet lui-même, ainsi que les résultats potentiels attendus.
La création d’un modèle de données
Pour être en mesure de créer un modèle de machine learning, les data scientists vont devoir recourir à des outils intégrés ou à des bibliothèques open source à la base de données. Dans la majorité des cas, on constate souvent un besoin particulier du côté des utilisateurs. Il s’agit des API qui permettraient de contribuer à la visualisation et à l’ingestion des données, au profilage et à l’ingénierie des fonctionnalités. Dans ce cas bien précis, la majorité des utilisateurs est à la recherche d’un outil performant en matière de puissance de calcul, le but étant d’accéder à des données de bonne qualité, mais aussi aux ressources nécessaires.
L’évaluation du modèle
Avant de lancer le déploiement des modèles créés, les data scientists devront avant tout atteindre un niveau de précision élevé. C’est en d’autres termes une sorte de garantie dans le but d’obtenir les objectifs fixés. Dans la phase d’évaluation d’un modèle, on constate la génération d’une vue d’ensemble et d’indicateurs clés. Cela dit, c’est avec ces paramètres que les data scientists pourront évaluer les performances d’un modèle vis-à-vis des nouvelles données. Cela va également leur permettre de classer le modèle en vue de l’obtention d’un comportement optimale, et cela, en matière de production. À ce stade, l’évaluation du modèle ne se limite pas au fait de mesurer ses performances. Il s’agit également d’évaluer le comportement de référence attendu.
L’explication du modèle
Bine que le besoin se fasse de plus en plus pressant, il n’a jamais était possible d’expliquer le mécanisme interne des résultats des modèles de machine learning. Du côté des data scientists, ils ont toujours souhaité obtenir des explications automatiques sur l’importance des facteurs intégrant la génération et la prédiction d’un modèle.
Le déploiement du modèle
Adapter un modèle de machine learning prédisposé à un bon système n’est pas du tout facile. Le processus peut être laborieux. Mais en mettant en œuvre des modèles sous forme d’API, c’est-à-dire des API sécurisées et évolutives, cela peut faciliter l’adaptation d’un modèle de machine learning. Sinon, l’utilisation d’un modèle de machine learning dans la base de données peut également contribuer à la facilitation du déploiement.
La surveillance d’un modèle
Dans le cycle de vie d’une data science, contrairement aux idées reçues, ce n’est pas la phase de déploiement qui représente la dernière étape. Après le déploiement, on doit encore passer par la phase de surveillance. Cela permet de s’assurer que les modèles fonctionnent correctement et que les données sont encore pertinentes.
Les outils nécessaires pour la data science
L’ensemble du processus de la data science constitue une démarche à la fois complexe et laborieuse. Entre la création et la surveillance, en passant par l’évaluation et le déploiement d’un modèle de machine learning, les data scientists ont recours à divers outils. Un en particulier semble communément intéresser les data scientists : les blocs-notes open source. Ce sont en effet des outils, des applications web pour être précis, qui permettent l’écriture et l’exécution du code. Les blocs-notes open source servent également dans la visualisation des données et l’affichage des résultats.
Les autres outils nécessaires à la data science
Pour mieux gérer un modèle de machine learning, les data scientists doivent avoir recours à certains logiciels. Les plus populaires du moment sont entre autres Rstudio, Jupyter et Zeppelin. Bien que les logiciels de bloc-notes soient utiles, ils présentent toutefois des limites en matière d’analyse de données. En particulier si les data scientists travaillent en équipe. C’est pour cette raison que les plateformes de data science ont été développées.
Comment déterminer l’outil idéal qui répond à vos besoins ?
Pour répondre à cette question, vous allez devoir vous poser certaines questions :
- Quels sont les types de langages que vos data scientists utilisent ?
- Quelles sont leurs méthodes de travail préférées ?
- Quelles sont les sources de données qu’ils utilisent ?
À noter que certains utilisateurs ont une préférence au service indépendant utilisant une bibliothèque open source. Tandis que d’autres se tournent vers les algorithmes de machine learning en raison de leur vitesse.
La supervision du processus de data science
La supervision du processus de data science doit être effectuée par trois types d’individus, notamment les responsables métier, les responsables informatiques et les responsables de la data science.
Les responsables métier
Travaillant en étroite collaboration avec les équipes de data science, les responsables métier vont devoir déterminer les problèmes à résoudre. À ce stade, ils doivent aussi élaborer et adopter une stratégie d’analyse en fonction des problèmes identifiés. Par conséquent, ils peuvent intervenir en dirigeant le service marketing, la finance, ou encore la vente. Les équipes de data science peuvent également être dirigées par le responsable métier. Dans ce cas, il y aura une collaboration entre lui/elle, le responsable informatique et le responsable de la data science. Et cela afin d’assurer la livraison d’un projet.
Les responsables informatiques
Chargés de l’infrastructure et de l’architecture servant de soutien aux opérations de data science, les responsables informatiques ont la responsabilité de surveiller toutes les opérations en cours, ainsi que l’utilisation des ressources. L’objectif est alors d’assurer l’efficacité et la sécurité du fonctionnement des équipes de data science. Ils peuvent aussi être chargés de la création et la mise à jour des environnements informatiques.
Les responsables de la data science
Le rôle principal de responsable de la data science est de superviser les équipes concernées, ainsi que leur travail. La composition des équipes fait aussi partie des attributions principales du responsable de la data science. Ainsi, il doit avoir la capacité de maintenir en équilibre le développement, la planification et le suivi des projets.
Dans l’ensemble du processus de data science, c’est le data scientist qui joue le rôle de l’acteur le plus important. Alors que devrait être le profil d’un data scientist. Explications !
Le data scientist : qu’est-ce que c’est exactement ?
La data science n’est qu’une spécialité très récente qui est tirée de deux domaines : l’analyse statistique et l’extraction de données. Depuis son apparition en 2008, le titre de data scientist est vite devenu plébiscité. Le développement du domaine de la data science s’ensuit. Mais malgré les cursus en data science proposés par les grandes universités, les data scientists se font rares.
Quelles sont alors les missions principales d’un data scientist ? En réalité, le data scientist a des attributions spécifiques telles que :
- L’élaboration d’une stratégie d’analyse de données ;
- La préparation des données collectées pour l’analyse ;
- L’analyse proprement dite des données ;
- L’exploration et la visualisation de ces données ;
- La création d’un modèle à partir des données collectées via un langage de programmation tel que Python ;
- Le déploiement d’un modèle dans une application.
Mais comme il a été précisé plus haut, le data scientist peut travailler avec d’autres intervenants, étant donné que la data science n’est efficace que si d’autres équipes s’y mettent. Voici un exemple qui illustre une équipe de data science efficace, c’est-à-dire les acteurs qui peuvent intégrer une équipe productive : un expert et un ingénieur en données, un analyste commercial, un architecte informatique, un développeur d’applications.
Au sein de cette équipe, les tâches à réaliser sont nombreuses. Chaque membre doit assurer leur travail qui consiste généralement à :
- Définir le problème à résoudre ;
- Préparer les données collectées, ainsi que leur disponibilité ;
- Superviser le processus, ainsi que l’infrastructure sous-jacente ;
- Déployer les modèles de machine learning ;
- Déployer les résultats de l’analyse.
Quels sont les défis à relever dans la mise en œuvre d’un projet de data science ?
Jusqu’à aujourd’hui, rares sont les entreprises qui ont pu exploiter le plein potentiel de données qu’elles ont en leur possession. Et cela malgré le fait qu’elles ont investi un capital et des ressources importantes dans la data science. Certaines se sont même confrontées à des problèmes d’efficacité, même en ayant recours à divers outils et processus de data science.
Le vrai blocage réside sur le fait de ne pas mettre en place un système de gestion centralisé. Et par conséquent, les résultats obtenus ne correspondent pas aux objectifs fixés pas les dirigeants. Tout cela pour dire qu’il y a des défis à relever dans la mise en œuvre d’un projet de data science. Sans oublier qu’il y aura toujours des contraintes qui viendront limiter les tâches des acteurs principaux dans un modèle de data science. C’est un environnement chaotique dans lequel les data scientists, les développeurs, les administrateurs informatiques, ainsi que les chefs d’entreprise devraient se livrer à des défis au quotidien.
Pour les data scientists : impossible de travailler efficacement
Pour pouvoir se lancer dans le processus d’analyse de données, les data scientists devraient avoir accès aux données et aux ressources dont ils ont besoin. Pour ce faire, dans la majorité des cas, ils doivent attendre l’accord d’un administrateur informatique.
Après l’analyse des données, les data scientists doivent également traiter les données. Là encore, certains outils sont nécessaires. Et dans la majorité des cas, ils sont souvent incompatibles. Ils peuvent alors utiliser un langage R pour développer un modèle. Mais pour le cas de l’application dans laquelle le modèle sera utilisé, elle est écrite dans un autre langage de programmation. À cet effet, le temps de déploiement d’un modèle dans une application peut s’avérer un peu plus long. Dans certains cas, les data scientists peuvent nécessiter jusqu’à plusieurs mois pour déployer un modèle.
Pas de machine learning utilisable pour les développeurs d’applications
Les développeurs d’applications n’ont pas à leur disposition un modèle de machine learning. Sinon, les machine learnings qu’ils reçoivent ne peuvent pas être déployés dans des applications, quels que soient les scénarios envisagés.
Trop de temps consacré au support
Pour le cas des administrateurs informatiques, les outils open source ne cessent de se multiplier. Il y a ainsi une augmentation constante du nombre de logiciels informatiques à prendre en charge. Prenons un exemple pour illustrer les faits : si vous êtes un data scientist en marketing, il se pourrait que vous utilisiez des outils qui diffèrent de ceux qu’utilisent une autre personne qui travaille dans la finance. Et comme les outils open source ne cessent de proliférer, il y aura toujours des flux de travail à réaliser. L’équipe informatique, dans ce cas, est contrainte de mettre à jour les environnements afin s’y adapter.
Complication de la collaboration entre les chefs d’entreprise et les data scientists
Au sein d’une entreprise, on constate souvent que les data scientists et les chefs d’entreprise sont trop éloignés. Bien souvent, les flux de travail des data scientists ne figurent pas dans la procédure de prise de décisions. C’est l’une des complications et des défis que devraient relever quotidiennement les équipe de data science. Et c’est la raison pour laquelle la collaboration entre les deux acteurs est habituellement compliquée.
Suite à cela, il faudra mettre en place une meilleure intégration, sans quoi, il serait difficile de comprendre pourquoi le passage entre le prototype et la production nécessite beaucoup de temps. Là encore, les chefs d’entreprises sont rarement convaincus d’investir dans des projets qu’ils jugent comme trop lents à déployer.
Les nouvelles fonctionnalités proposées par une plateforme de data science
On constate aujourd’hui une prise de conscience des entreprises en ce qui concerne la nécessité d’une plateforme de data science intégrée. Il s’agit d’ailleurs d’une des facteurs clés de l’efficacité, de la sécurité, ainsi que de l’évolution d’un projet de data science.
Une plateforme de data science va donc permettre aux data scientists de réaliser toutes les tâches relatives à un projet à déployer. Si chaque entreprise arrive à bien concevoir une plateforme de data science, il serait plus facile de contourner et de résoudre les problèmes qui bloquent la mise en œuvre d’un projet de data science. Cela va également permettre aux entreprises de transformer les données collectées en une ressource exploitables, et cela, de manière plus rapide et pus efficace.
En bref, l’avantage avec une plateforme de machine learning, c’est que les data scientists peuvent travailler avec les outils de leur choix. Les workflow se font en effet dans un environnement collaboratif. Par ailleurs, la synchronisation de l’ensemble de leur travail est facilité grâce à un système de contrôle de version.
Quels sont alors les avantages d’une plateforme de data science ?
Nombreux sont les avantages obtenus en ayant recours à une plateforme de data science. En premier lieu, une plateforme de data science permet de réduire nettement la redondance. Le partage de code entre les équipes est aussi envisageable dans une plateforme de machine learning. Il est également possible de partager les résultats, ainsi que les rapports.
En résumé, une plateforme de data science a pour objectif de :
- Permettre aux data scienctists d’améliorer leur productivité (livraison des modèles à une vitesse réduite et déploiement avec moins d’erreurs) ;
- Offrir aux data scientists la possibilité de faciliter l’utilisation d’un grand volume de données ;
- Avoir recours à une IA plus fiable, plus objective et plus reproductible.
La conception des plateformes de data science vise donc à instaurer une étroite collaboration entre les utilisateurs et les acteurs d’un projet à déployer. Il s’agit ici des :
- Data scientists spécialistes ;
- Data scientists citoyens ;
- Ingénieurs de données ;
- Ingénieurs du machine learning.
Avec une plateforme de data science, les data scientists vont pouvoir déployer des modèles sous forme d’API. Grâce à cela, ils peuvent facilement les intégrer dans différentes applications. Ils peuvent par ailleurs se passer du service informatique pour avoir accès aux outils, aux données et à l’infrastructure dont ils ont besoin.
Tout cela entraîne une explosion du marché des plateformes de data science qui devrait atteindre une croissance de 39 % pour les années à venir. Un taux qui représente un chiffre de 370 milliards d’euros d’ici trois ans.
Les critères à prendre en compte dans le choix d’une plateforme de data science
Les plateformes de data science vous intéressent ? Vous souhaitez exploiter son plein potentiel ? Dans ces cas, il vous faudra prendre en compte certains critères.
L’interface
Si vous êtes à la recherche d’une plateforme de data science qui répond à vos besoins, choisissez-en une qui vous permettra de collaborer sur un modèle. Veillez également à ce que la plateforme de votre choix puisse vous donner la possibilité de travailler avec tous les acteurs dans tout le processus de votre projet de data science. Pour finir, la plateforme doit impérativement permettre aux membres de votre équipe d’accéder facilement aux données, ainsi qu’aux différentes ressources nécessaires.
L’intégration et la flexibilité
Pour pouvoir profiter de la flexibilité et de l’intégration, il vous faudra privilégier les plateformes qui peuvent prendre en charge les outils open source. Là encore, assurez-vous d’utiliser les versions les plus récentes. Sans oublier d’opter pour les fournisseurs de contrôle de version tels que GitHub, Bitbucket, ou encore GitLab. Il est également important de vous tourner vers une plateforme proposant une meilleure intégration avec les autres ressources.
Les fonctionnalités dont a besoin votre entreprise
Pour mieux choisir une plateforme de data science, le troisième critère à prendre en compte est l’adaptabilité de celle-ci à l’évolution et au développement de votre entreprise. C’est un point essentiel à ne pas négliger parce que cela va vous permettre d’opter pour une plateforme disponible en fonction de l’agrandissement de votre équipe. À ce titre, il vous faudra choisir une plateforme de data science disposant de meilleurs contrôles d’accès, pouvant prendre en charge simultanément un grand nombre d’utilisateurs.
Optez pour une plateforme qui fait en sorte que la data science soir un service en libre accès
On parle ici de deux domaines en particulier : l’informatique et l’ingénierie. Donc pour choisir une plateforme de data science, faites en sorte que votre choix se tourne vers une plateforme qui facilite ces deux branches. Vous devez également en choisir une qui permet aux data scientists de travailler librement dans un environnement instantané. Une bonne plateforme peut aussi se traduire par la possibilité de suivre les tâches des data scientists et celle de déployer les modèles en production.
Le déploiement des modèles
En dernier lieu, vous devez choisir une plateforme vous donnant la possibilité de faciliter le déploiement des modèles en production. Il s’agit en effet des deux étapes clés (déploiement et mise en œuvre) du cycle de vie d’un modèle de data science. Mais dans la majorité des cas, on constate souvent que ces deux paramètres ne sont pas mis en valeur. Donc pour mener à bien votre projet de data science, vous devez impérativement vous tourner vers une plateforme vous permettant de faciliter la mise en œuvre, ainsi que le déploiement de vos modèles. Cela est valable quel que soit votre objectif, que ce soit pour faciliter l’intégration, de fournir des API, ou encore de garantir la création d’un modèle de machine learning.
Quand est-ce que vous avez besoin d’une plateforme de data science ?
Pour savoir que vous avez besoin d’une plateforme de data science, vous devez répondre à ces trois questions fondamentales en vérifiant si :
- La collaboration entre les équipes, ainsi que leur productivité, présentent des signes de tension ;
- Vous pouvez ou non reproduire ou auditer vos modèles de machine learning ;
- Le stade de production est atteint ou non pour chaque modèle de data science.
En bref, une plateforme de data science comme celle d’Oracle peut donner une valeur ajoutée à votre entreprise. Ce genre de plateforme vous permettra également de bénéficier d’une meilleure expérience. Cela en vous proposant une large gamme de services, en vous donnant la possibilité d’accélérer les processus de déploiement, mais aussi en vous permettant d’améliorer vos résultats.
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