Le jeudi 20 octobre 2022 Dataiku organisait l’Everyday AI au Caroussel du Louvre, conférence sur l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans des organisations et sur l’exploitation de la donnée au sens large.
Cette journée était l’occasion d’assister à des présentations sur des problématiques métiers, sociales, environnementales ou plus techniques autour des bonnes pratiques, des fonctionnalités de Dataiku DSS ou de la construction d’un écosystème data.
Parmi projets intéressants on pouvait compter la mise en place de la plateforme de suivi du bien-être collaborateur afin de limiter le turnover ou la détection de déforestation via une IA exploitant des données satellites de la forêt tropicale africaine.
Dans les retours d’expériences on pouvait avoir le point de géants comme Orange ou CACIB dans leurs transitions data ou même d’entreprises de conseil comme Eulidia ou Capgemini dans l’accompagnement d’entreprises en transition.
Côté technique on avait des ateliers sur la transition d’Excel vers Dataiku DSS ou des démonstrations des fonctionnalités de Dataiku. En outre, on pouvait découvrir les fonctionnalités de la nouvelle version de Dataiku, Dataiku v11.
Qu’est-ce que Dataiku DSS ?
Dataiku DSS est une solution SAS hautement personnalisable permettant de connecter différentes sources de données de les manipuler et transformer au travers de flow dans des projets. Dataiku permet en outre d’automatiser le lancement de tâche, de concevoir, déployer et surveiller des modèles de machine learning, de créer des dashboard interactifs des applications et des web API.
Démocratiser la donnée
Si, comme plusieurs fois martelé dans la conférence, data scientist est “le plus sexy de tous les jobs” et si l’exploitation de la donnée est un enjeu majeur pour faire face à des problématiques comme la maintenance, les RH, la relation client, l’ESG ou le réchauffement climatique, se posent les problèmes de l’accès à la donnée et la capacité à l’exploiter. En effet, comment permettre aux métiers d’accéder à la donnée ? Comment permettre à des profils moins techniques d’étudier des jeux de données pour en tirer de l’information ?
Les datalabs, à l’instar de Dataiku DSS, répondent à ces problématiques en permettant de connecter différentes sources de données à des projets “bac à sable” et de les manipuler via des outils no-code low-code ou des outils de programmation plus complexes.
Transversalité
En permettant à des profils plus techniques et des profils métiers de travailler sur un outil commun, on diminue le silotage qui existe entre les différents services (métier et IT notamment), on permet une meilleure collaboration et à chaque profil d’avoir une meilleure compréhension des sujets traités.
Gouvernance
Un mot est particulièrement revenu au long de cette journée : gouvernance. En effet la gouvernance est un sujet important qui regroupe à la fois la gouvernance la donnée et la gouvernance de l’IA. Le premier se concentre sur l’utilisabilité et la disponibilité des données tandis que la seconde veille à garantir un alignement entre les projets IA et les objectifs métiers. En effet, il ne suffit pas d’avoir des outils de gestion de données et de la donnée pour travailler correctement, il faut mettre en place des bonnes pratiques de gestion des projets data, surveiller les modèles et permettre aux équipes de trouver et exploiter facilement des jeux de données produits par d’autres.
Maximilien Frat LePrince, notre data scientist
