Conseils en intelligence artificielle – Data Science

La Data Science permet de créer des modèles capables de réaliser des prédictions.

À partir de différentes sources de données issues des étapes de Data Engineering et de Data Analyse, des algorithmes mathématiques sont mis en œuvre permettant alors de réaliser des apprentissages.

Il est alors possible de prédire des valeurs (taux d’emprunts, nombre client) mais aussi de réaliser des classifications (images, objets, maladies…)

Nous parlons alors d’intelligence artificielle ou plus précisément de Machine Learning.

Grâce aux modèles de prédictions ou de classifications, vous possédez de véritables atouts pour vos performances métiers !

La Data Science met en œuvre des techniques du Machine Learning.

À partir de données bien préparées, des algorithmes mathématiques sont utilisés pour réaliser l’apprentissage et ainsi atteindre l’objectif métier fixé.

On peut alors évoquer les termes de régression, d’arbres de décision et même oser les réseaux de neurones.

Sa mise en œuvre nécessite donc de bonnes compétences en mathématiques, statistiques et en langage de programmation.

Dans notre cas, nous utilisons principalement le langage Python.

Nous pouvons également faire appel à des plateformes de Machine Learning tels que DataIku, AI Microsoft Azure ou Knime.

Comme son nom l’indique, le Data Scientist est l’expert de la Data Science. C’est donc tout naturellement vers lui que l’on se dirige pour cette étape.

Cependant, l’ingénieur en Machine Learning possède lui aussi des compétences fortes en Data Science et est capable d’intervenir tant sur les phases de Data Engineering, de Data Analyse et de Data Science.

Sorte de couteau suisse de l’intelligence artificielle l’ingénieur en Machine Learning (ML Engineer), conçoit, déploie et maintien des solutions.

Le profil du consultant dépend de votre problématique.

Pour mener bien votre projet de Data Science, il convient de suivre 6 étapes clés

1. Définir votre objectif métier de façon précise et mesurable
2. Acquérir et comprendre les données (Data Engineering et Data Analyse)
3. Préparer les données (Data Analyse)
4. Créer un ou plusieurs modèles de Machine Learning (Data Science)
5. Évaluer les modèles par rapport à l’objectif fixé
6. Déployer et maintenir les modèles en production

Ce processus est itératif. Une fois les 6 étapes terminées, il est alors possible de recommencer pour améliorer les performances des modèles de Machine Learning réalisés.

Nous vous accompagnons tout au long des 6 étapes clés de votre projet de Data Science.

Data Engineering, Data Analyse et Data Science sont nos domaines d’expertise.

Nous utilisons notre réseaux d’experts en Data Science pour vous proposer un accompagnement sur-mesure.

Nous sommes également en mesure de développer des solutions de Machine Learning mettant en œuvre des techniques avancées tels que la vision par ordinateur ou le traitement automatique du langage naturel.