Prévoyez et anticipez le futur de votre activité
Cadrage du besoin et de la proposition de valeur
Nos Data Scientists et nos consultants MOA sont à l’écoute de votre besoin pour élaborer les Cas d’Utilisation, et maquetter les interfaces qui permettront de le mettre en œuvre.
Élaboration d’un PUC : se projeter dans l’usage
Nous établissons un “Proof of Use Case” (maquette fonctionnelle) afin de pouvoir offrir une projection aux métiers dans l’usage et ainsi convaincre et mettre les acteurs en mouvement. Parfois cette phase permet aussi de débloquer certaines problématiques budgétaires qui peuvent s’avérer bloquantes pour la réalisation du projet.
Collecte & préparation de la donnée
Le Data Scientist met en œuvre les outils de Data Preparation, afin de collecter, rapprocher, nettoyer et fiabiliser les jeux de données nécessaires à l’entrainement du modèle de Machine Learning.
Création et scoring des modèles d’apprentissage automatisé
Le Data Scientist conçoit et développe les modèles d’apprentissage via les outils de Machine Learning, entraine ces modèles puis il va les évaluer grâce à des méthodes de scoring. Cela permet de garantir l’efficacité des modèles d’apprentissage automatisé.
Nos experts vous en parlent
Chez Treez, nous avons un regard parfois critique sur l’efficacité des projets d’intelligence artificielle en entreprise. Il ne s’agît pas de nier les enjeux liés au développement des technologies de Machine Learning dans le contexte de nos clients : l’IA (et notamment l’IA générative) est évidemment une révolution incontournable qui a vocation à se développer massivement dans les années qui viennent. Pour que ces projets soient à la hauteur des enjeux considérables liés au domaine de l’IA, il est important de travailler sur des Uses Cases précis et novateurs, mais surtout de disposer d’une qualité et d’une quantité de données optimales. Ces conditions sont absolument nécessaires pour entrainer correctement ces algorithmes.
C’est pourquoi nous avons développé une approche novatrice basée sur des « Proof of Use Case » (PUC). En opposition aux Proofs Of Concept, cette méthode n’a pas pour objectif de démontrer la faisabilité technique d’un cas d’utilisation, mais plutôt de convaincre les métiers de la valeur ajoutée en leur permettant de se projeter via des maquettes fonctionnelles sur un périmètre réduit. Ainsi, cette démarche permet parfois de débloquer certains leviers budgétaires pour mener à bien le projet.
Directeur associé
Jordan nous présente la démarche DATA SCIENCE chez TREEZ
