datagouvernance

Développez des produits Data Science à l'état de l'art

Augmenter la précision de votre algorithme

Travaillons ensemble !

Why ?

Votre produit d'IA donne des résultats inexploitables

Vos algorithmes de Data Science ont été mal développés ou n'ont pas été maintenus dans le temps ou un changement des besoins de votre entreprise rend nécessaire une révision du produit.

En améliorant le code de vos produits d'IA et la précision des algorithmes, les décisions que vous prenez deviennent plus fiables et plus éclairées. Cela conduit à une meilleure performance de votre entreprise.

Travaillons ensemble
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Enjeux

Aller jusqu'à doubler les performances de votre algorithme

Antoine.T

L’expert métier

Antoine T.

Head of Data Science

La qualité des produits d'IA impactent directement les processus métier sous-jacents.

 

Qu'il s'agisse d'un produit agissant sur la performance commerciale, la relation client, l'efficacité opérationnelle ou encore la conformité réglementaire, les enjeux sont importants. 

 

Notre expérience nous a montré que nous pouvons aller jusqu'à doubler la performance d'un algorithme d'intelligence artificielle. 

La qualité des produits d'IA impactent directement les processus métier sous-jacents.

 

Qu'il s'agisse d'un produit agissant sur la performance commerciale, la relation client, l'efficacité opérationnelle ou encore la conformité réglementaire, les enjeux sont importants. 

 

Notre expérience nous a montré que nous pouvons aller jusqu'à doubler la performance d'un algorithme d'intelligence artificielle. 

Antoine.T

L’expert métier

Antoine T.

Head of Data Science

Un accompagnement sur mesure

Grâce à notre expertise en Data Science, nous vous guidons dans l'amélioration de vos algorithmes.

Nos experts en data travailleront main dans la main avec vos équipes pour améliorer vos solutions existantes :

Les étapes du projet :

Les coulisses dun forum 1 2-developers-in-front-of-a-computer 2-engineers-on-laptop

Data Product Discovery

La phase de data product discovery sert à lever les risques de valeur, viabilité business, d’usage et de faisabilité technique sur un produit data de la manière la moins coûteuse possible.

Cette approche est basée sur une expérience du terrain pour s’affranchir des biais du client et sur un focus sur la stratégie data du produit grâce à :

  • Une équipe pluri-disciplinaire pour adresser l'ensemble des risques.

  • Une approche itérative pour apporter de la valeur dès la 1ère release.

Les coulisses dun forum 1

Construction d'un Minimum Viable Product

Afin d'automatiser vos processus de production, nous réalisons un Minimum Valuable Product pour vous permettre de rapidement tester le modèle en production : 

  • Collecte de la donnée :

    Définition du défi et de la portée du cas d'utilisation, formalisation des besoins de l'entreprise

    Analyse des indicateurs clés de performance et de l'accessibilité technique

    Création et analyse du Dataset 

    Préparation de l'ingestion des données et définition de l'architecture cible

  • Développement du modèle en mode itératif


    Entraînement du modèle
    : générer un nouveau modèle basé sur un ensemble de données fixe, planifier la fréquence d'entraînement du modèle pour prendre en compte les nouvelles données, optimiser le modèle en termes de ressources consommées, de temps de réponse, de biais, de valeurs extrêmes.

    Inférence du modèle : appliquer le modèle à un échantillon pour obtenir une prédiction, prévoir la fréquence d'actualisation des prédictions, contrôler les performances : pertinence des résultats obtenus, comparaison avec la réalité et les indicateurs métiers. Cette étape avec un modèle de base puis avec des itérations.

2-developers-in-front-of-a-computer

Zoom Data Quality

Tout au long du développement de votre solution, nous mettons en place des process de contrôle de la donnée pour assurer sa qualité et son utilisation métier : 

  • Qualité et Observabilité : Suivre la santé des données de bout en bout et éliminer leur mauvaise utilisation en appliquant et automatisant les vérifications de fraîcheur, volume, format et règles métiers. S’assurer de l’origine de la donnée grâce au data lineage. Mettre en place de standards et des outils de test à chaque étape.

  • Accessibilité : Faciliter l’usage des données en fournissant une version complète, unique et harmonisée de la “vérité”. Mettre en place un catalogue de données et des outils de discovery avec le bon niveau d’accès et de contrôle.

2-engineers-on-laptop
Travaillons ensemble
First pattern

Ils ont augmenté la précision de leur algorithme

Vignette étude de cas  (9)
Data Science

Implémenter un moteur de recommandation pour promouvoir l’accès à la culture

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