Quelle est la différence entre data science, intelligence artificielle et machine learning ?

Pour mieux comprendre la data science, et comment vous pouvez l’exploiter, il est tout aussi important de connaître d’autres notions liées à ce domaine, telles que l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning. Souvent ces notions sont utilisées de manière interchangeable, mais des nuances existent.

Voici leurs définitions :

• L’IA, intelligence artificielle, permet à un ordinateur d’imiter le comportement humain d’une manière ou d’une autre.
• La data science est un sous-ensemble de l’IA, qui désigne les domaines interconnectés des statistiques, des méthodes scientifiques et de l’analyse des données. Tous ces éléments sont utilisés pour extraire du sens et des perspectives des données.
• Le machine learning, autre sous-ensemble de l’IA, comprend des techniques qui permettent aux ordinateurs de comprendre les choses à partir des données et de fournir des applications d’IA.

Et pour faire bonne mesure, voici une autre définition :

• Le deep learning, sous-ensemble du machine learning, permet aux ordinateurs de résoudre des problèmes plus complexes

Comment la data science transforme les entreprises

Les entreprises utilisent la data science pour améliorer les produits et services des organisations et ainsi leur conférer un avantage concurrentiel. Les cas d’utilisation de la data science et du machine learning sont les suivants :

• Calculer le taux de perte de clients en analysant les données collectées auprès des centres d’appels, afin que le marketing puisse prendre des mesures pour les retenir
• Renforcer l’efficacité en analysent les tendances du trafic, les conditions météorologiques et d’autres facteurs, de sorte que, par exemple, les sociétés de logistique puissent améliorer les vitesses de livraison et réduire les coûts
• Améliorer le diagnostic en analysant les données des analyses médicales et des symptômes afin que les médecins puissent détecter les maladies plus tôt et les traiter plus efficacement
• Optimiser la Supply Chain en prédisant quand l’équipement tombera en panne
• Détecter la fraude dans les services financiers en reconnaissant les comportements suspects et les actions anormales
• Améliorer les ventes en créant des recommandations pour les clients en fonction des achats précédents

De nombreuses entreprises ont fait de la data science une priorité et investissent massivement dans ce domaine. Dans la récente enquête de Gartner auprès de plus de 3 000 responsables informatiques, les personnes interrogées ont classé les analytiques et la business intelligence comme principales technologies de différenciation pour leur organisation. Les responsables informatiques interrogés considèrent ces technologies comme les plus stratégiques pour leur entreprise et investissent en conséquence.

Processus de la data science

Le processus d’analyse et d’exploitation des données est itératif plutôt que linéaire, mais voici le cycle de vie de data science standard d’un projet de modélisation de données :

• Planification : définir un projet et ses résultats potentiels.
• Création d’un modèle de données : Les data scientists utilisent souvent diverses bibliothèques open source ou outils de base de données pour créer des modèles de machine learning. Souvent, les utilisateurs souhaitent que les API aident à l’ingestion de données, au profilage et à la visualisation des données ou à l’ingénierie des fonctionnalités. Ils ont alors besoin des bons outils ainsi que d’un accès aux bonnes données et à d’autres ressources, telles que la puissance de calcul.
• Évaluation d’un modèle : Les data scientists doivent atteindre un degré élevé de précision pour leurs modèles pour pouvoir les déployer en toute confiance. L’évaluation d’un modèle génère généralement un ensemble complet d’indicateurs clés et de visualisations permettant de mesurer les performances du modèle par rapport aux nouvelles données, mais aussi de le classer au fil du temps afin d’obtenir un comportement optimal en production. L’évaluation du modèle va au-delà des performances brutes pour prendre en compte le comportement de référence attendu.
• Explication de modèles : Expliquer la mécanique interne des résultats des modèles de machine learning n’a pas toujours été possible, mais cela devient de plus en plus important. Les data scientists veulent des explications automatiques de la pondération relative et de l’importance des facteurs qui entrent dans la génération d’une prédiction, ainsi que des explications au sujet des prédictions du modèle.
• Déploiement d’un modèle : Intégrer un modèle de machine learning formé dans les bons systèmes est souvent un processus difficile et laborieux. Celui-ci peut être facilité en mettant en œuvre des modèles en tant qu’API évolutives et sécurisées, ou en utilisant des modèles de machine learning dans la base de données.
• Surveillance de modèles : Malheureusement, le déploiement d’un modèle ne marque pas la fin du processus. Les modèles doivent toujours être surveillés après le déploiement, afin de s’assurer qu’ils fonctionnent correctement. Les données sur lesquelles le modèle a été formé peuvent ne plus être pertinentes pour les prévisions futures après un certain temps. Par exemple, dans la détection des fraudes, les criminels trouvent toujours de nouvelles façons de pirater les comptes.

Outils pour la data science

La création, l’évaluation, le déploiement et la surveillance des modèles de machine learning peuvent constituer un processus complexe. C’est pourquoi le nombre d’outils de data science a connu un essor. Les data scientists utilisent de nombreux types d’outils, mais plus couramment les blocs-notes open source, qui sont des applications Web permettant d’écrire et d’exécuter du code, de visualiser des données et d’afficher les résultats, le tout dans le même environnement.

Jupyter, RStudio et Zeppelin font partie des logiciels les plus populaires. Les logiciels de bloc-notes sont très utiles pour effectuer des analyses, mais ils ont leurs limites lorsque les data scientists doivent travailler en équipe. Les plateformes de data science ont été développées pour résoudre ce problème.

Pour déterminer quel outil de data science vous convient, il est important de vous poser les questions suivantes : Quels types de langages vos data scientists utilisent-ils ? Quels types de méthodes de travail préfèrent-ils ? Quel type de sources de données utilisent-ils ?

Par exemple, certains utilisateurs préfèrent avoir un service indépendant de la source de données qui utilise des bibliothèques open source. D’autres préfèrent la vitesse des algorithmes de machine learning dans la base de données.

Qui supervise le processus de data science ?

Dans la plupart des organisations, les projets de data science sont généralement supervisés par trois types de personnes :

• Chefs d’entreprise : Ces responsables travaillent avec l’équipe de data science pour définir le problème et élaborer une stratégie d’analyse. Ils peuvent être à la tête d’un secteur d’activité tel que le marketing, la finance ou la vente et diriger une équipe de data science. Ils travaillent en étroite collaboration avec le responsable informatique et de la data science pour veiller à la bonne livraison des projets.
• Responsables informatiques : Les responsables informatiques senior sont responsables de l’infrastructure et de l’architecture qui soutiendront les opérations de data science. Ils surveillent en permanence les opérations et l’utilisation des ressources afin de s’assurer que les équipes de data science fonctionnent efficacement et en toute sécurité. Ils peuvent également être responsables de la création et de la mise à jour des environnements informatiques pour les équipes de data science.
• Responsables de data science : Ces responsables supervisent l’équipe de data science et leur travail quotidien. Ils composent des équipes dont ils sont capables d’équilibrer le développement avec la planification et le suivi de projet.

Mais l’acteur le plus important de ce processus est le data scientist.

Qu’est-ce qu’un data scientist ?

En tant que spécialité, la data science est récente. Elle est issue des domaines de l’analyse statistique et de l’extraction de données. Le Data Science Journal est apparu en 2002, publié par l’International Council for Science : Committee on Data for Science and Technology. En 2008, le titre de data scientist a fait son apparition et le domaine s’est rapidement développé. Depuis, il y a une pénurie de data scientists, même si de plus en plus de grandes écoles et d’universités proposent désormais des cursus en data science.

Un data scientist a pour mission d’élaborer des stratégies d’analyse des données, de préparer les données pour l’analyse, d’explorer, analyser et visualiser des données, de créer des modèles avec des données à l’aide de langages de programmation tels que Python et R, et de déployer ces modèles dans des applications.

Le data scientist ne travaille pas seul. En réalité, la data science est plus efficace lorsqu’une équipe y travaille. Outre un expert en données, cette équipe peut inclure un analyste commercial qui définit le problème, un ingénieur de données qui prépare les données et leur disponibilité, un architecte informatique qui supervise les processus et l’infrastructure sous-jacents, et un développeur d’application qui déploie les modèles ou résultats de l’analyse en applications et produits.

Défis liés à la mise en œuvre de projets de data science

Malgré les promesses de la data science et les énormes investissements dans les équipes de ce domaine, de nombreuses entreprises n’exploitent pas le plein potentiel de leurs données. Dans leur course pour recruter des talents et créer des programmes de data science, certaines entreprises ont constaté des flux de travail en équipe inefficaces, avec différentes personnes utilisant différents outils et processus qui ne fonctionnent pas bien ensemble. Sans une gestion centralisée rigoureuse, l’investissement pourrait ne pas être à la mesure des attentes des cadres dirigeants.

Cet environnement chaotique présente de nombreux défis.

Les data scientists ne peuvent pas travailler efficacement. Les data scientists doivent souvent attendre qu’un administrateur informatique leur donne accès aux données et ressources dont ils ont besoin pour les analyser. Une fois cela fait, il arrive que l’équipe de data science traite les données à l’aide d’outils différents, voire incompatibles. Par exemple, un data scientist peut développer un modèle en utilisant le langage R, alors que l’application dans laquelle il sera utilisé est écrite dans un autre langage. C’est pourquoi le déploiement des modèles dans des applications pertinentes peut prendre des semaines, voire des mois.

Les développeurs d’applications n’ont pas de machine learning utilisable à leur disposition. Parfois, les modèles de machine learning reçus par les développeurs ne sont pas prêts à être déployés dans des applications. Avec des points d’accès potentiellement inflexibles, il est impossible de déployer les modèles dans tous les scénarios et l’évolutivité est laissée au développeur de l’application.

Les administrateurs informatiques consacrent trop de temps au support. En raison de la prolifération des outils open source, le nombre de logiciels que le service informatique doit prendre en charge ne cesse de s’allonger. Un data scientist en marketing, par exemple, est susceptible d’utiliser des outils différents de celui travaillant dans la finance. Les équipes peuvent également avoir des flux de travail différents, ce qui signifie que le service informatique doit continuellement recréer et mettre à jour les environnements.

Les chefs d’entreprise sont trop éloignés de la data science. Les flux de travail de la data science ne sont pas toujours intégrés aux processus et aux systèmes de prise de décision de l’entreprise, ce qui complique la collaboration entre les chefs d’entreprise et les data scientists. Sans une meilleure intégration, les chefs d’entreprise ont du mal à comprendre pourquoi il faut tant de temps pour passer du prototype à la production, et ils sont moins susceptibles de soutenir les investissements dans des projets qu’ils perçoivent comme trop lents.

La plateforme de data science offre de nouvelles fonctionnalités

De nombreuses entreprises ont compris que sans une plateforme intégrée, le travail de data science était inefficace, non sécurisé et difficile à faire évoluer. Cette prise de conscience a conduit à l’émergence de plateformes de data science. Il s’agit de plateformes logicielles autour desquelles se déroulent toutes les tâches de data science. Une plateforme bien conçue élimine bon nombre des problèmes liés à la mise en œuvre de la data science et aide les entreprises à transformer leurs données en informations exploitables plus rapidement et plus efficacement.

Avec une plateforme de machine learning centralisée, les data scientists peuvent travailler dans un environnement collaboratif en utilisant leurs outils open source préférés, car leur travail est synchronisé par un système de contrôle de version.

Avantages d’une plateforme de data science

Une plateforme de data science réduit la redondance et encourage l’innovation en permettant aux équipes de partager le code, les résultats et les rapports. Elle élimine les goulots d’étranglement dans le flux de travail en simplifiant la gestion et en intégrant les meilleures pratiques.

En général, les meilleures plateformes de data science visent à :

• Augmenter la productivité des data scientists, en les aidant à livrer des modèles plus rapidement et avec moins d’erreurs
• Faciliter l’utilisation par les data scientists de grands volumes et variétés de données
• Offrir une intelligence artificielle fiable de niveau d’entreprise, objective, vérifiable et reproductible

Les plateformes de data science sont conçues pour la collaboration entre divers utilisateurs, notamment des data scientists spécialistes, des data scientists citoyens, des ingénieurs de données et des ingénieurs ou spécialistes du machine learning. Par exemple, une plateforme de data science peut permettre aux data scientists de déployer des modèles sous forme d’API, ce qui en facilite l’intégration dans les différentes applications. Les data scientists peuvent accéder aux outils, aux données et à l’infrastructure sans passer par le service informatique.

La demande pour des plateformes de data science a explosé sur le marché. Dans les faits, le marché des plateformes devrait croître à un taux annuel composé de plus de 39 % au cours des prochaines années et devrait atteindre 385 milliards de dollars d’ici 2025.

Ce dont un data scientist a besoin dans une plateforme

Si vous êtes prêt à explorer les atouts des plateformes de data science, vous devez prendre en compte certaines fonctionnalités essentielles :

• Choisir une interface utilisateur basée sur un projet qui encourage la collaboration. La plateforme doit permettre aux collaborateurs de travailler ensemble sur un modèle, de la conception au développement final. Elle doit aussi permettre un libre accès aux données et ressources à chaque membre de l’équipe.
• Prioriser l’intégration et la flexibilité. Assurez-vous que la plateforme prend en charge les outils open source les plus récents, ainsi que les fournisseurs de contrôle de version courants tels que GitHub, GitLab et Bitbucket, et propose une intégration étroite avec d’autres ressources.
• Ajouter des fonctionnalités de niveau entreprise. Assurez-vous que la plateforme s’adapte à l’évolution de votre entreprise à mesure que votre équipe s’agrandit. La plateforme doit être hautement disponible, disposer de contrôles d’accès robustes et prendre en charge un grand nombre d’utilisateurs simultanés.
• Faire de la data science un service en libre accès. Recherchez une plateforme qui simplifie l’informatique et l’ingénierie, et permet aux data scientists de créer des environnements instantanément, de suivre leur travail et de déployer facilement des modèles en production.
• Faciliter le déploiement de modèles. Le déploiement et la mise en œuvre du modèle sont l’une des étapes les plus importantes du cycle de vie du machine learning, mais elles sont souvent ignorées. Assurez-vous que le service que vous choisissez facilite la mise en œuvre des modèles, qu’il s’agisse de fournir des API ou de garantir que les utilisateurs créent des modèles d’une manière qui permet une intégration facile.

Quand une plateforme de data science constitue le bon choix

Votre organisation pourrait être prête pour adopter une plateforme de data science, si vous avez remarqué que :

• La productivité et la collaboration montrent des signes de tension
• Les modèles de machine learning ne peuvent pas être audités ou reproduits
• Les modèles n’arrivent jamais au stade de la production.

Une plateforme de data science peut apporter une réelle valeur ajoutée à votre entreprise. La plateforme de data science d’Oracle comprend une large gamme de services qui offrent une expérience complète de bout en bout, conçue pour accélérer le déploiement de modèles et améliorer les résultats de la data science.