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Plates-formes collaboratives pour une IA industrialisée

Alain Clapaud
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Plates-formes collaboratives pour une IA industrialisée

GE Aviation s’appuie sur la plate-forme Dataiku pour développer son programme Self-Service data. Cet outil a permis à ses équipes de mener plus de 2?000 projets.

Les datalabs mis en place par les industriels doivent s’ouvrir pour associer les experts métiers au développement des modèles d’intelligence artificielle. Des plates-formes de nouvelle génération le permettent.

S'ouvrir pour étendre et pérenniser les usages de l’intelligence artificielle. Le constat s’est imposé : il faut abattre les murs des datalabs et permettre à tous les experts métiers de collaborer, voire de développer eux-mêmes leurs modèles d’IA. Après Watson d’IBM, une nouvelle génération de plates-formes de data science se développe pour faciliter un usage plus intégré et industrialisé de la data par les entreprises.

La première caractéristique de ses plates-formes, c’est leur vaste couverture fonctionnelle, comme l’explique Alexis Fournier, le vice-président de la stratégie IA pour l’Europe, le Moyen-Orient et l’Afrique chez Dataiku : « Nous proposons une plate-forme end-to-end, c’est-à-dire capable de couvrir l’ensemble des tâches du cycle de vie du modèle. L’idée est d’avoir une interface unique pour définir les sources de données, les analyser, concevoir et tester le modèle jusqu’à le déployer dans l’infrastructure. »

Capacités d’intégration et de manipulation des données

Reprise par de nombreux éditeurs, cette approche se traduit par des capacités d’intégration et de manipulation des données très développées. Le système doit pouvoir se connecter à l’ensemble des sources de données potentiellement exploitables par un algorithme, que celles-ci soient structurées (base de données), semi-structurées (fichiers XML) ou non structurées (textes, images, sons).

Il fournit ensuite des outils de préparation de données qui vont permettre à un data engineer et à un expert métier de les rendre exploitables par un algorithme d’IA. Enfin, il offre des outils interactifs de manipulation de données, de tests du modèle sur un échantillon de données jusqu’à son déploiement dans le cloud public ou sur un serveur de l’entreprise.

Concentrer tous les outils sur une même plate-forme implique que des profils très différents puissent travailler dessus. Les informaticiens de la DSI (direction des systèmes d’information) vont paramétrer les sources de données, les data scientists vont coder leurs algorithmes directement dans leur langage préféré, qu’il s’agisse de SQL, de Python ou des langages spécialisés R et SAS, et exploiter les bibliothèques d’algorithmes développées dans ces langages.

Data scientists et experts métiers sur la même plate-forme

Enfin, les experts métiers doivent, eux aussi, exploiter la plate-forme pour analyser leurs données. Il est difficile, voire impossible, de former ces profils non informaticiens à des langages complexes et de les contraindre à développer. La solution des éditeurs est de proposer un mode dual : les data scientists peuvent coder leurs algorithmes manuellement dans le langage de leur choix, tandis que les experts métiers disposent[…]

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