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Reconnaissance visuelle, l'IA au service du monde réel

Le blog d’Augustin Marty

Pourquoi les data scientists ont intérêt à s’emparer d’une plate-forme no-code

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Pourquoi les data scientists ont intérêt à s’emparer d’une plate-forme no-code
Le data scientist doit revenir sur ce qui fait le coeur de son métier : donner du sens à des données disséminées.
© Patrick Hoesly - Flickr - C.C.

La science des données est une discipline qui permet aux entreprises d'explorer et d'analyser des données brutes pour les transformer en informations utiles à la résolution de problèmes. Les data scientists jouent un rôle essentiel, au carrefour des compétences mathématiques, technologiques et commerciales, car ils sont chargés de faire "parler" les données complexes, structurées ou non, afin de générer de la valeur pour les entreprises.

 

L'IA AU COEUR DU MÉTIER DES DATA SCIENTISTS

 

Avec l'arrivée de l'intelligence artificielle (IA,) la profession se tourne de plus en plus vers la création, l'exploitation et l'évaluation des produits de l'IA. Par exemple, un data scientist dans une entreprise de télécommunications peut être amené à manipuler une solution d'IA pour effectuer une maintenance prédictive, une classification du trafic ou une optimisation des équipements et des réseaux en temps réel. Il peut être celui qui développe les algorithmes, les teste, les affine et les déploie dans des systèmes de production, ou il peut avoir acheté une solution d'IA prête à l'emploi, et avoir ainsi pour rôle de l'évaluer et éventuellement de l'améliorer.

 

UN MÉTIER ENCORE TROP ALOURDI PAR DES TÂCHES RÉBARBATIVES

Le travail des data scientists est très polyvalent, allant de la manipulation de données à l’entraînement et l’assemblage des algorithmes, en passant par la construction d’outils internes. Si certains aspects du travail sont passionnants, d'autres le sont beaucoup moins, comme les tâches de gestion des ensembles de données (annotation, manipulation et transformation des données), le nettoyage des jeux de données ou l’écriture des  programmes pour entraîner, évaluer et assembler les algorithmes d'IA. De plus, il est difficile pour les data scientists de mettre leur travail en production, car le déploiement des applications d’IA  sur la bonne infrastructure logicielle ne fait en général pas partie de leurs compétences. Ils doivent alors faire appel à des développeurs spécialisés. 

 

Mais les data scientists n’ont pas toujours besoin de créer de nouveaux produits à base d’IA pour leur entreprise. Ils peuvent bénéficier de solutions d’IA déjà créées, qui ont le double avantage de les débarrasser des tâches répétitives et d’offrir une infrastructure logicielle adaptée qui permet d’industrialiser les data products.

 

LES DATA SCIENTISTS SONT PLUS EFFICACES AVEC UNE PLATEFORME D'IA

La question n’est pas de savoir si les data scientists sont capables de créer les outils nécessaires au développement d’applications d’IA, la réponse est évidemment oui, mais de comprendre qu’en achetant une plateforme clé en main, ils gagnent du temps et peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Il est donc dans leur intérêt de se procurer une telle solution.

 

Trop de data scientists sont aujourd'hui au plus bas niveau de productivité : ils font tout eux-même. L'étape suivante consiste à se doter d'outils, comme une plateforme de reconnaissance d'images, pour manipuler les données, entraîner et assembler les IA plus rapidement. L'étape ultime en matière de productivité consiste à se munir d’une plateforme d’IA no-code avec des solutions clé en main qu'ils peuvent ensuite adapter ou améliorer à leur guise. Plus besoin d'écrire et de réécrire sans cesse des programmes, ils bénéficient instantanément d'une plateforme très élaborée et prête à l'emploi. Le temps ainsi libéré peut être utilisé pour des activités créatives de recherche, de test et de résolution de problèmes. 

 

Pour résumer, les data scientists ont tendance à croire qu’ils n’ont pas besoin de plateforme d’IA car ils sont capables de créer les outils eux-mêmes. Mais cette création d’outils n’est pas la partie la plus intéressante de leur travail. Se doter d’une plateforme no-code est en fait l’opportunité pour eux de se débarrasser des tâches rébarbatives et de disposer d'une infrastructure logicielle qu'ils ne savent pas toujours comment construire. Un troisième bénéfice non négligeable de la plateforme est qu’elle leur permet de collaborer directement avec les utilisateurs métiers, d’avoir des retours terrain. Ainsi, toutes les actions entreprises par les utilisateurs métier, telles que les photos prises par un technicien télécom sur le terrain, sont remontées dans la plateforme, ce qui permet au data scientis de les consulter et de les intégrer dans la prochaine version du système.

 

Une plateforme no-code d’IA “augmente” les data scientists, leur permettant de moins programmer, de gagner du temps et de mettre leurs produits en production plus facilement - assurant un plus grand impact pour l’entreprise. Libérer du temps pour des activités créatives signifie également valoriser la profession et proposer des défis à la hauteur des compétences des data scientists - et c'est ce que fait la plateforme !

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