Data et MLOps
Nous Postuler pour industrialiser rapidement des produits fiables.
Notre méthodologie MLOps permet de mettre en place rapidement et efficacement des modèles d'IA évolutifs.
L'apprentissage automatique (ML) est une forme d'intelligence artificielle qui permet à un système d'apprendre en continu à partir de data des algorithmes performants, plutôt que par une programmation explicite. Il offre un potentiel de valeur aux entreprises qui exploitent data mieux comprendre les changements subtils dans les comportements, les préférences et le niveau de satisfaction de leurs clients.
Mais malgré ces capacités, l'apprentissage automatique comporte également des défis et des risques. Tout d'abord, les modèles d'apprentissage automatique complexes doivent être régulièrement mis à jour, ce qui peut entraîner des coûts de déploiement en production élevés. Ensuite, si data n'est pas étroitement surveillée, l'IA peut rapidement souffrir d'une dérive des performances et de biais. Pour relever ces défis, nous comblons le fossé entre les preuves de concept (POC) et la production en appliquant notre méthodologie MLOps (Machine Learning Operations) à tous nos projets Data à l'IA.
Notre méthodologie s'inspire de l'approche DevOps adoptée par les éditeurs de logiciels les plus innovants, qui associe le développement logiciel (Dev) et les opérations informatiques (Ops).
Elle vise à raccourcir le cycle de vie du développement des systèmes et à assurer une livraison continue tout en garantissant une qualité logicielle élevée.
Notre approche MLOps aide les entreprises à industrialiser et à faire évoluer leurs produits d'IA en toute fluidité.
L'approche traditionnelle en matière de Machine Learning présente plusieurs inconvénients :
Data anticipent rarement les contraintes liées à la mise en production. Ils travaillent en vase clos, sans interaction avec data 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 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 adoptons une approche « produit d'abord » afin d'aider les entreprises à faire passer leurs solutions d'IA en production en toute fluidité, tout en anticipant les contraintes et les risques liés à la mise à l'échelle. Notre modèle MLOps s'appuie sur un écosystème solide, et nous Postuler mêmes processus à tous les projets d'IA que nous menons, de la validation de principe au déploiement du produit.
Une approche MLOps efficace pour accélérer la transformation des organisations en matière data d'IA
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 Data se consacrent avec passion au développement de solutions industrialisées et à la résolution de défis 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 data ont fait leurs preuves en matière de résolution de problèmes pour plusieurs grandes entreprises, dans divers secteurs.
Nous travaillons avec des entreprises issues des secteurs de la distribution, du luxe, des services financiers, de l'industrie pharmaceutique, du capital-investissement ou encore des télécommunications, afin de tirer parti de l'apprentissage automatique et de l'analyse de données pour créer des solutions efficaces 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
Des équipes pluridisciplinaires pour casser les silos.
Dans la plupart des organisations, les équipes 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 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
Chez nous, le « produit » passe avant tout !
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
Notre force : l'
Nos domaines d'expertise.
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.
À quoi ressemble le quotidien d'un Data chez 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
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 open source. Pour en savoir plus, consultez notre 
Robin Doumerc, directeur technique mondial chez 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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