Data Science & MLOps
Nous appliquons les MLOps pour industrialiser rapidement des produits fiables.
Notre méthodologie MLOps fournit des modèles d'IA évolutifs rapidement et efficacement.
L'apprentissage automatique est une forme d'IA qui permet à un système d'apprendre en permanence à partir de data grâce à des algorithmes vertueux plutôt qu'à une programmation explicite. Il offre une valeur potentielle aux entreprises qui utilisent data pour mieux comprendre les changements subtils dans les comportements, les préférences et les niveaux de satisfaction de leurs clients.
Mais malgré ces capacités, l'apprentissage automatique s'accompagne également de défis et de risques. Tout d'abord, les modèles complexes d'apprentissage automatique doivent être régulièrement actualisés, ce qui peut entraîner des coûts élevés de déploiement de la production. Deuxièmement, si la qualité de data n'est pas étroitement surveillée, l'IA peut rapidement souffrir d'une dérive des performances et de biais. Pour résoudre ces problèmes, nous comblons le fossé entre les preuves de concept (POC) et la production en appliquant notre méthodologie Machine Learning Operations (MLOps) à tous nos projets Data et AI.
Notre méthodologie s'inspire de l'approche DevOps utilisée par les entreprises de logiciels les plus innovantes, combinant le développement de logiciels (Dev) et les opérations informatiques (Ops).
Elle vise à raccourcir le cycle de vie du développement des systèmes et à fournir une livraison continue avec une qualité logicielle élevée.
Notre approche MLOps aide les entreprises à industrialiser et à mettre à l'échelle leurs produits d'IA de manière transparente.
L'approche traditionnelle en matière de Machine Learning présente plusieurs inconvénients :
Data Les scientifiques prévoient difficilement les contraintes de production. Ils travaillent en silos sans interaction avec les ingénieurs logiciels ou data . Leurs analyses ponctuelles dans des carnets Python doivent être retravaillées par les ingénieurs en aval pour s'adapter aux exigences de l'industrialisation. Cela induit de la lenteur et réduit le temps de mise sur le marché.
Un manque d'agilité représente un risque opérationnel important. En effet, les organisations concernées ne seront pas en mesure de réagir dans un délai acceptable si les algorithmes produits sont biaisés, instables ou ne satisfont pas les attentes clients.
Nous pensons "produit d'abord" pour aider les entreprises à faire progresser leurs actifs d'IA en douceur vers la production tout en anticipant les contraintes et les risques liés à l'industrialisation. Notre modèle MLOps est basé sur un écosystème solide, et nous appliquons les mêmes processus pour chaque projet d'IA que nous livrons, du POC au déploiement du produit.
Une approche MLOps réussie pour accélérer la transformation data & AI des organisations.
Monitoring stack
Nous testons toutes les données, fonctionnalités et modèles avant chaque nouvelle release afin d'éviter les problèmes de qualité ou de performance.
Nos données, modèles et expériences sont tous versionnés et enregistrés afin de revenir facilement et rapidement à la version précédente en cas d'incident de production.
L'infrastructure
Nous intégrons tous les atouts du Machine Learning (code, données, modèles) sous l'approche CI/CD (Continuous Integration and Continuous Delivery) afin de garantir un déploiement rapide et sans faille jusqu'à la production.
Une culture collaborative
Nous veillons à ce que toutes les parties prenantes travaillent sous le même modèle et appliquent les meilleures pratiques de software engineering aux projets data science (versioning, environnements de déploiement, tests).
Découvrez l'article de notre blog Data Science qui détaille la manière dont nous utilisons la méthodologie MLOPS.
Nos scientifiques Data sont passionnés par le développement de solutions industrialisées et la résolution de problèmes complexes.
La data science est un domaine pleins de défis, avec des méthodologies et des technologies en constante évolution. Notre équipe reste à la pointe de ces transformations grâce à une veille constante des nouveaux usages et attentes des entreprises.
Grâce à notre expertise en machine learning, à nos experts en données hautement qualifiés et motivés, à une méthodologie de unique et à un état d'esprit " product first ", notre équipe de science des données vous aidera à résoudre vos problèmes les plus complexes.
Nous sommes des ingénieurs concentrés sur les résultats. Si nous travaillons sur des algorithmes de pointe, nous gardons pour priorité la facilité de mise en œuvre et le ROI à court terme.
Nous trouvons des solutions.
Comment pouvez-vous améliorer votre customer lifetime value ? Mieux comprendre le parcours d'un client ? Comment prévoir l'évolution d'un tout nouveau produit ? Comment trouver de nouvelles tendances de consommation parmi les millions de messages émis sur les réseaux sociaux ?
Nos scientifiques ( data ) ont fait leurs preuves en matière de résolution de problèmes pour plusieurs grandes entreprises, dans divers secteurs.
Nous travaillons avec des entreprises de vente au détail, de luxe, de services financiers, pharmaceutiques, de capital-investissement ou même de télécommunications, afin d'exploiter l'apprentissage automatique et l'analytique pour créer des solutions impactantes pour nos clients.
Chez Artefact, nous avons des interactions directes avec l'utilisateur final. La data science doit répondre à des besoins réels. Obtenir des retours sur les solutions mises en place et sur la façon dont le produit est utilisé vous permet de vous concentrer sur ce qui compte vraiment."
Louise, Data Scientifique
Des équipes pluridisciplinaires pour casser les silos.
Dans la plupart des organisations, les équipes scientifiques de data travaillent en silos. Leurs services ne s'étendent pas à l'ensemble de la chaîne de valeur et, trop souvent, elles créent des solutions "boîtes noires" que très peu de personnes peuvent comprendre et entretenir.
Chez Artefact, nous brisons les silos pour atteindre des objectifs communs. Au sein d'équipes pluridisciplinaires, nos data scientists travaillent main dans la main avec toutes les parties prenantes au projet: business owners, ingénieurs software, DevOps et UX designers.
Travailler avec des Product Owners, des ingénieurs softwares et d'autres data scientists est une expérience vraiment enrichissante. Le partage des responsabilités au sein de l'équipe est beaucoup plus clair. Les Data Scientists ont ainsi plus de temps pour se concentrer sur les tâches techniques, et se tenir informés des différents aspects du projet. L'application des bonnes pratiques issues de la méthode agile permet de cadrer le projet pour garantir que nous ne perdions pas de vue nos objectifs: créer de la valeur.
Paul, Data Scientifique
Nous pensons d'abord au produit !
Nous ne nous arrêtons pas au stade du POC (proof of concept), nous allons toujours jusqu'à l'industrialisation et livrons des produits innovants et solides.
Nos Data Scientists s'engagent à livrer des solutions industrialisées. Déployer une solution fiable est notre priorité. Donner des bases solides à notre projet nous permet de déployer avec transparence et rapidité de nouvelles fonctionnalités.
Pour résoudre un problème, il y a généralement de nombreuses solutions innovantes. Le choix se fait en fonction de ce qui conviendra au mieux aux besoins, aux contraintes et aux stacks techniques de nos clients. La plupart du temps, nous allons plus loin que le POC. La mise en production d'un modèle est une tâche complexe qui exige les meilleures pratiques en matière de MLOps, un suivi et une évaluation rigoureux afin d'assurer et de maintenir le meilleur niveau de performance tout en tenant compte des implications techniques et éthiques.
Karim, Data Scientifique
Notre force,
nos expertises.
La data science se situe au croisement, des mathématiques, des statistiques et de l'informatique.
Afin de soutenir nos efforts en R&D, de mieux répondre aux besoins de nos clients et d'utiliser les dernières technologies d'IA dans nos projets, nous avons créé des groupes de travail spécialisés dans chaque sous-domaine du machine learning.
Quelle est la vie d'un scientifique sur Data à Artefact ?
Travailler sur des missions complexes
De la supply chain aux services client, nos data scientists travaillent sur divers sujets complexes : prédire le volume d'appels, automatiser les réponses aux clients, détecter les tendances en matière de consommation de produits de beauté ou de luxe voire aider les médecins à détecter les cellules cancéreuses sur les radiographies.
Pour les ingénieurs, travailler chez Artefact est aussi une opportunité de développer leur compréhension business et de mieux appréhender les particularités des grandes industries. Tous nos experts sont chargés de concevoir des solutions sur mesure pour répondre à des défis commerciaux très spécialisés. Ils travaillent main dans la main avec les collaborateurs "C-Level" de nos clients pour favoriser l'adoption et l'intégration d'une logique commerciale dans les produits d'IA.
L'un des aspects les plus passionnants du travail chez Artefact est la diversité de sujets que nous abordons. Le terme data science peut couvrir un large éventail de compétences dans les domaines du traitement du langage naturel, de la prévision ou de l'optimisation pour n'en citer que quelques-uns. C'est ainsi que chaque nouvelle mission apporte son lot de nouveaux algorithmes à tester et de nouvelles technologies à expérimenter. Mais choisir le bon modèle pour le projet n'est pas la seule responsabilité d'un data scientist : nous devons avoir une très bonne compréhension des enjeux commerciaux pour savoir où nous pouvons apporter le plus de valeur. Cela signifie que nous collaborons à la fois avec des consultants et notre client. Pour que notre travail soit utile à long terme, nous nous coordonnons également avec des ingénieurs softwares et appliquons les meilleures pratiques pour transformer nos idées en produit.
Ombeline, Data Scientifique
Un parcours de formation dédié pour accompagner nos équipes
La data science est un domaine en constante évolution, c'est pourquoi nous formons nos ingénieurs en continu.
Les data scientists d'Artefact bénéficient d'un large catalogue de formations internes et externes, choisies avec soin par notre département dédié, pour atteindre l'excellence technologique.
Nous proposons :
- des Formations en machine learning (NLP, forecasting, Computer Vision, MLOps...)
- des Accès aux certifications cloud (GCP, Azure, AWS)
- des Formations soft skills (Présentation orale et écrite, négociation, gestion de projet)
La formation ne s'arrête pas là : la semaine type d'un data scientist est truffée d'opportunités d'apprendre. selon nous, "le feed-back est un cadeau", c'est pourquoi nous avons construit notre culture d'entreprise autour d'événements tels que notre TechTex, au cours duquel nous partageons les succès et les échecs de nos derniers projets, ou notre Code Base Committee (CBC) qui nous permet de challenger nos projets en les soumettant à nos gourous codeurs !
Une entreprise technologique au sein d'une société de conseil
Artefact est une société de conseil, mais l'équipe de DS est avant tout un département technique :
- Nous utilisons les derniers modèles et bibliothèques ML tels que Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT et ses variantes (CamemBERT, DistilBERT, ...) et bien d'autres.
- Nous sommes multi-clouds et clients certifiés premium dans les plus grands clouds tels que GCP, Azure ou AWS.
- Nous construisons des produits d'intelligence artificielle en utilisant les frameworks et utilitaires ML Ops tels que Docker, Kubernetes, Kedro, ML Flow, Great Expectations, et bien d'autres !
Nous encourageons la R&D au sein de nos équipes afin de rester à jour avec les dernières nouveautés du monde technologique.
Pour en savoir plus sur nos projets et nos logiciels préférés, consultez notre 
Nous contribuons également à la communauté des logiciels libres. Pour en savoir plus, veuillez consulter notre 
Robin Doumerc, directeur technique mondial Artefact
Notre domaine a connu une évolution constante ces dernières années, avec de nouveaux algorithmes, méthodes et implémentations. Rester à jour dans cet écosystème peut être une tâche ardue si vous êtes seul. Par conséquent, la formation continue est une partie essentielle de notre quotidien chez Artefact. Cela peut passer par des projets internes pour lesquels les collaborateurs peuvent essayer les dernières technologies, ou par nos journées de formation mensuelles. Permettre à nos Data Scientists de continuer à apprendre sur des sujets de pointe nous assure de maintenir leur curiosité et leur bien-être au sein de l'équipe.
Offres d'emploi
Notre équipe a fait ses preuves dans le cadre de missions impliquant la modélisation ou des systèmes de recommandation. Contactez-nous si vous souhaitez en savoir plus sur nos différentes expertises.
Si vous souhaitez nous rejoindre, suivez notre page web dédiée.
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