Science des données et MLOps
Nous appliquons le MLOps pour industrialiser des produits fiables à grande vitesse.
Notre méthodologie MLOps permet de déployer rapidement et efficacement des modèles évolutifs allant de 1 à 42 To.
L'apprentissage automatique (ML) est une forme d'intelligence artificielle qui permet à un système d'apprendre en continu à partir de données grâce à des algorithmes performants, plutôt que par le biais d'une programmation explicite. Il offre un potentiel de valeur aux entreprises qui utilisent data pour mieux cerner les changements subtils dans les comportements, les préférences et le niveau de satisfaction de leurs clients.
Cependant, malgré ces capacités, l'apprentissage automatique comporte également des défis et des risques. D'une part, les modèles complexes d'apprentissage automatique doivent être régulièrement mis à jour, ce qui peut entraîner des coûts de déploiement élevés. D'autre part, si la qualité du modèle data n'est pas étroitement surveillée, le modèle IA peut rapidement présenter des dérives de performance et des biais. Pour relever ces défis, nous comblons le fossé entre les démonstrations de faisabilité (POC) et la mise en production en appliquant notre méthodologie MLOps (Machine Learning Operations) à l'ensemble de nos projets Data et IA.
Notre méthodologie s'inspire de l'approche DevOps utilisée par les entreprises logicielles les plus innovantes, combinant le développement logiciel (Dev) et les opérations informatiques (Ops).
Il 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 faire évoluer leurs produits IA en toute fluidité.
L'approche traditionnelle utilisant les capacités de l'apprentissage automatique présente plusieurs inconvénients :
Data Les scientifiques ne prévoient pratiquement pas de contraintes de production. Ils travaillent en vase clos, sans interaction avec les ingénieurs logiciels ou data. Leurs analyses ponctuelles réalisées dans des notebooks Python doivent être retravaillées par les ingénieurs en aval pour répondre aux exigences de l'industrialisation. Cela entraîne des retards et allonge les délais de mise sur le marché.
Un manque d'agilité, qui entraîne un risque opérationnel élevé. Si les algorithmes produits se révèlent biaisés, instables ou susceptibles de mécontenter les clients, les entreprises ne seront pas en mesure de réagir dans un délai acceptable.
Nous adoptons une approche “ produit d'abord ” afin d'aider les entreprises à faire passer leurs actifs IA en production en toute fluidité, tout en anticipant les contraintes et les risques liés à l'industrialisation. Notre modèle MLOps repose sur un écosystème solide, et nous appliquons les mêmes processus à chaque projet AI que nous menons à bien, de la validation de principe (POC) au déploiement du produit.
Une approche MLOps efficace pour accélérer la transformation des organisations vers les modèles data et IA
Une pile de surveillance solide.
Nous testons l'ensemble des fonctionnalités et des modèles de la version data avant chaque nouvelle mise à jour afin d'éviter toute baisse de qualité ou de performances.
Nos modèles data et nos expériences d'apprentissage sont tous gérés par versions et enregistrés afin de garantir une restauration rapide en cas d'incident en production.
Une infrastructure d'apprentissage automatique résiliente.
Nous intégrons l'ensemble des ressources d'apprentissage automatique (code, data, modèles) dans un pipeline d'intégration et de livraison continues (CI/CD) afin de garantir des déploiements rapides et transparents en production.
Une solide culture de collaboration.
Nous veillons à ce que toutes les parties prenantes travaillent sur une base commune et appliquons les meilleures pratiques en matière d'ingénierie logicielle aux projets Data Science (gestion des versions, environnements de déploiement, tests).
Lisez notre article de blog Data Science qui explique comment nous mettons en œuvre le MLOPS pour nos clients.
Nos scientifiques de l'équipe Data se consacrent avec passion à la mise au point de solutions industrialisées et à la résolution de défis complexes
Data La science est un domaine exigeant, caractérisé par des méthodologies en constante évolution et des avancées technologiques incessantes. Notre équipe se tient informée de ces changements et veille en permanence à s'adapter aux nouveaux besoins des entreprises.
Grâce à notre expertise en apprentissage automatique, à nos experts data hautement qualifiés et motivés, associés à une méthodologie de collaboration unique et à une approche axée sur le produit, notre équipe Data Science vous aidera à résoudre vos problèmes les plus complexes.
Nous sommes des ingénieurs pragmatiques et axés sur les résultats : nous insufflons dans notre travail des algorithmes de pointe en privilégiant la facilité de mise en œuvre et les retours sur investissement à court terme.
Nous résolvons des problèmes.
Comment pouvez-vous améliorer la valeur vie client? Mieux comprendre un parcours client? Comment prédire le mouvement d'un tout nouveau produit ou trouver de nouvelles tendances de consommation dans plusieurs millions de publications sur les réseaux sociaux?
Nos experts 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, pour exploiter l'apprentissage automatique et l'analytique afin de créer des solutions percutantes pour nos clients.
” Chez Artefact, nous sommes en contact direct avec les utilisateurs finaux des solutions que nous mettons en œuvre. Cela nous permet de faire de la science data non pas simplement pour le plaisir, mais pour répondre à des besoins concrets. Recevoir un retour immédiat sur la valeur ajoutée que cela peut apporter, sur les défis à relever et sur la manière dont votre produit est utilisé vous permet de vous concentrer véritablement sur l’essentiel et de développer une solution qui sera utile à l’utilisateur. »
Louise, Data Chercheur
Nous travaillons en équipes dédiées aux fonctionnalités pour briser les silos.
Dans la plupart des organisations, les équipes scientifiques data travaillent en vase clos. Leurs services ne s’étendent pas à l’ensemble de la chaîne de valeur et, bien trop souvent, elles mettent au point des solutions de type ‘ boîte noire ’ que très peu de personnes sont en mesure de comprendre et de maintenir.
Chez Artefact, nous brisons ces cloisonnements pour atteindre des objectifs commerciaux communs. Nos scientifiques data travaillent en collaboration, au sein d'équipes fonctionnelles, aux côtés des parties prenantes telles que les responsables métier, les ingénieurs logiciels, les spécialistes DevOps et les concepteurs UX, afin de garantir que tous les objectifs et toutes les priorités soient pris en compte.
Travailler avec les Product Owners, les ingénieurs logiciels et les autres scientifiques de Data est une expérience vraiment enrichissante. Les responsabilités au sein de l'équipe sont beaucoup plus clairement définies, ce qui permet aux scientifiques de Data de consacrer beaucoup plus de temps aux tâches techniques, tout en restant informés de tous les aspects du projet. Le respect des meilleures pratiques de la méthodologie agile apporte également davantage de structure, ce qui nous permet de toujours donner la priorité à ce qui apportera le plus de valeur.
Paul, Data Chercheur
Nous pensons d'abord au “ Produit ” !
Nous ne nous arrêtons pas au stade de la POC (preuve de concept), nous allons toujours plus loin jusqu'à l'industrialisation et livrons des produits à fort impact et résilients.
Nos scientifiques Data s'engagent à fournir des logiciels industrialisés ; notre priorité absolue est de déployer une solution performante et fiable, bien avant de peaufiner nos algorithmes IA. La mise en place de bases solides dans notre projet nous permet de déployer rapidement et en toute fluidité de nouvelles fonctionnalités, pour une valeur ajoutée accrue.
Il existe généralement de nombreuses solutions innovantes possibles à un problème, trouver celle qui est optimale dans le contexte des besoins, des contraintes et des piles techniques de nos clients est là où réside la subtilité. Nous allons généralement plus loin que la preuve de concept dans un environnement isolé. Mettre un modèle en production est une tâche complexe qui exige les meilleures pratiques en MLOps, une surveillance et une évaluation rigoureuses afin d'assurer et de maintenir le meilleur niveau de performance tout en abordant les implications techniques et éthiques.
Karim, Data Chercheur
Notre force,
Nos expertises.
La discipline Data se situe à la croisée des chemins entre les connaissances spécialisées appliquées, les mathématiques, les statistiques et l'informatique.
Afin de soutenir nos efforts en matière de R&D, de mieux répondre aux besoins de nos clients et d'intégrer les dernières avancées de l'IA dans nos projets, nous avons mis en place, chez Artefact, une série de groupes de travail spécialisés dans chaque sous-domaine de l'apprentissage automatique.
Quelle est la vie d'un Data Chercheur à Artefact ?
Travailler sur des missions complexes et difficiles
De la chaîne logistique au service client, nos chercheurs de data se sont penchés sur divers sujets complexes : prévoir le volume d'appels dans les centres d'appels, automatiser les réponses aux demandes des clients, détecter les tendances de consommation dans les secteurs de la beauté et du luxe, ou encore aider les médecins à repérer des cellules cancéreuses sur des radiographies.
Travailler chez Artefact offre également aux ingénieurs férus de technologie l'occasion de développer leur sens des affaires et de mieux appréhender les subtilités de la plupart des grands secteurs d'activité. Tous nos scientifiques data sont chargés d'élaborer des solutions sur mesure répondant à des défis commerciaux très pointus et travaillent en étroite collaboration avec nos clients de haut niveau pour favoriser l'adoption de ces solutions et intégrer la logique métier dans des produits intelligents AI.
L'un des aspects les plus passionnants du travail chez Artefact réside dans la diversité des sujets que nous abordons. Le domaine scientifique de data peut englober 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 ; ainsi, chaque nouvelle mission apporte son lot de nouveaux algorithmes à tester et de nouvelles technologies à expérimenter. Mais choisir le modèle le plus adapté à la tâche n'est pas la seule responsabilité d'un scientifique chez data : nous devons avoir une très bonne compréhension des enjeux métier pour savoir où nous pouvons apporter le plus de valeur, ce qui signifie que nous travaillons en étroite collaboration avec les consultants et avec notre client. Afin que notre travail soit utile à long terme, nous coordonnons également nos efforts avec les ingénieurs logiciels et appliquons les meilleures pratiques en matière de développement logiciel pour transformer nos connaissances en un produit.
Ombeline, Data Chercheur
Une piste de formation dédiée pour aider nos équipes à grandir
La science Data est un domaine en constante évolution et nous avons à cœur de former nos ingénieurs en permanence.
Data Les scientifiques de Artefact peuvent bénéficier d'un large éventail de formations internes et externes, soigneusement sélectionnées par notre service de formation, qui les aident à repousser les limites technologiques.
Nous fournissons :
– Formations en apprentissage automatique (traitement du langage naturel, prévision, vision par ordinateur, opérations ML…)
- Accès aux certifications Cloud (GCP, Azure, AWS)
– Formations en compétences générales (Présentation orale et écrite, négociation, gestion de projet)
La formation ne s'arrête pas là : la semaine type d'un chercheur au data regorge d'occasions d'apprendre. Comme nous aimons le dire, “ le retour d'expérience est un cadeau ”, et notre culture s'articule autour d'événements techniques tels que notre TechTex, où nous partageons les réussites et les échecs de nos derniers projets, ou encore notre Comité de base de code (CBC), où le code de nos projets est passé au crible par nos codeurs experts !
Une entreprise technologique au sein d'une entreprise de conseil
Artefact est une société de conseil, mais l'équipe DS est avant tout un département technique :
– Nous utilisons les derniers modèles et bibliothèques d'apprentissage automatique tels que Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT et ses variantes (CamemBERT, DistilBERT, …) et bien d'autres encore
– Nous sommes un client multi-cloud et certifié « Premium » auprès des plus grands fournisseurs de cloud tels que GCP, Azure ou AWS
– Nous développons des produits IA en tirant parti de cadres et d'outils ML Ops tels que Docker, Kubernetes, Kedro, ML Flow, Great Expectations, et bien d'autres encore !
Nous promouvons la R&D au sein de nos équipes afin de rester à l'affût des dernières sorties technologiques.
Pour en savoir plus sur nos projets et nos logiciels préférés, consultez notre 
Nous contribuons également à la communauté open source. Pour en savoir plus, veuillez consulter notre 
Robin Doumerc, Directeur technique mondial Artefact
Notre domaine n'a cessé d'évoluer ces dernières années, avec l'apparition de nouveaux algorithmes, méthodes et implémentations. Se tenir à jour dans cet écosystème en constante mutation peut s'avérer une tâche ardue si l'on est seul. C'est pourquoi la formation continue en équipe est un élément essentiel de notre quotidien chez Artefact, que ce soit à travers des projets internes où nos collaborateurs peuvent tester les dernières technologies sur des problèmes qu'ils rencontrent au quotidien, ou grâce à des sessions dédiées lors de nos journées de formation mensuelles. Permettre à nos scientifiques Data de continuer à se former sur des sujets de pointe nous permet de préserver leur curiosité, mais aussi, en partie, leur bien-être au sein de l'équipe.
Rejoignez-nous
Notre équipe possède une solide expérience dans les missions impliquant la modélisation de propension et les systèmes de recommandation. Contactez-nous et prenez rapidement contact avec l'un de nos experts si vous souhaitez en savoir plus sur nos expertises.
Si vous souhaitez nous rejoindre, veuillez suivre nos carrières page web .
Articles de blog Medium par nos experts en technologie
Détection des hallucinations dans les LLM, un token à la fois
Les grands modèles linguistiques sont étonnamment performants. Ils résument, traduisent, raisonnent et codent (mieux que moi). Mais contrairement à moi, ils sont également devenus tristement célèbres pour avoir inventé...
images
L'avenir d'Agentic AI reposera-t-il sur les graphes de connaissances ?
Alors que les entreprises s'empressent de mettre en œuvre le modèle AI, la plupart d'entre elles se rendent compte que leur infrastructure data n'a jamais été conçue pour le raisonnement autonome. Aujourd'hui, jusqu'à 80% des implémentations du modèle IA...
Enrichir l'expérience du bricolage : comment ADEO utilise l'IA pour relier contenu et savoir-faire
L'optimisation de l'assortiment est un processus essentiel dans le commerce de détail qui consiste à proposer le mélange idéal de produits pour répondre à la demande des consommateurs tout en tenant compte des nombreuses logistiques...
MotherDuck expliquée : comment la solution IA et d'analyse de nouvelle génération s'intègre à votre infrastructure Data
MotherDuck étend les capacités analytiques de DuckDB au modèle cloud en y ajoutant des fonctionnalités collaboratives, offrant ainsi des performances quatre fois supérieures à celles de BigQuery et permettant de réaliser des économies par rapport aux entrepôts de données traditionnels de type data grâce à...
Optimisation de l'assortiment avec des modèles de choix discrets en Python
L'optimisation de l'assortiment est un processus essentiel dans le commerce de détail qui consiste à proposer le mélange idéal de produits pour répondre à la demande des consommateurs tout en tenant compte des nombreuses logistiques...
L'alignement des préférences est-il toujours la meilleure option pour améliorer la traduction basée sur les grands modèles linguistiques ? Une analyse empirique
Les métriques neuronales pour l'évaluation de la traduction automatique (TA) sont devenues de plus en plus importantes en raison de leur meilleure corrélation avec les jugements humains par rapport aux métriques lexicales traditionnelles.
Choice-Learn : Modélisation de choix à grande échelle pour des contextes opérationnels à travers le prisme de l'apprentissage automatique
Les modèles de choix discrets visent à prédire les décisions de choix prises par les individus parmi un ensemble d'alternatives, appelé un assortiment. Les cas d'utilisation bien connus incluent la prédiction d'un...
L'ère du AI génératif : ce qui change
La multitude et la diversité des réactions suscitées par ChatGPT et d'autres modèles génératifs IA, qu'elles soient sceptiques ou enthousiastes, témoignent des changements qu'ils entraînent et de leur impact...
Comment Artefact a réussi à mettre au point un système de carrière à la fois équitable et simple pour les ingénieurs en informatique
Dans l’industrie technologique dynamique et en constante évolution d’aujourd’hui, une carrière peut souvent sembler un sentier sinueux à travers une forêt dense d’opportunités. Avec une évolution rapide...
Pourquoi vous avez besoin de LLMOps
Cet article présente LLMOps, une branche spécialisée fusionnant DevOps et MLOps pour gérer les défis posés par les grands modèles de langage (LLM)...
Libérer la puissance du LangChain Expression Language (LCEL) : de la preuve de concept à la production
LangChain est devenu l'une des bibliothèques Python les plus utilisées pour interagir avec les LLM en moins d'un an, mais LangChain était principalement une bibliothèque...
Comment nous avons procédé au rapprochement des identifiants de profil à l'aide de Treasure Data Unification et de SQL
Dans cet article, nous expliquons les défis liés au rapprochement des identités et présentons notre approche pour créer un identifiant de profil unifié sur la plateforme Customer Data, plus précisément...
