Les termes d’Intelligence Artificielle, de Big Data, de Machine Learning fleurissent au sein des projets menés par tous les acteurs, publics ou privés. Tous ces termes sont mis sous l’ombrelle de la data science.
La data science est l’un des domaines les plus passionnants à l’heure actuelle car les entreprises possèdent un trésor de données. La technologie moderne a permis la création et le stockage de quantités croissantes d’informations, ce qui a fait exploser le volume de données. On estime que 90 % des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années. Mais ces données se trouvent souvent dans des bases de données et des lacs de données sans être exploitées.
La richesse des données collectées et stockées par ces technologies peut apporter des avantages qui vont transformer les entreprises et les sociétés du monde entier, mais uniquement si nous pouvons les interpréter. C’est là qu’intervient la data science.
La science des données se définit comme un processus qui consiste à utiliser des algorithmes, des méthodes et des systèmes pour extraire des connaissances et des éclairages à partir de données structurées et non structurées. Elle applique des analyses avancées et l’apprentissage automatique pour aider les utilisateurs à prévoir et optimiser les résultats de leur entreprise.
La data science est utilisée dans tous les services d’une entreprise (marketing, commercial, production, ressources humaines, etc.) et à plusieurs fins :
L’analyse prédictive, considérée comme un type d’exploration de données, est un domaine de l’analyse statistique qui extrait l’information à partir des données, pour prédire les tendances futures et les motifs de comportement. Cela peut par exemple être lié à un comportement d’achat sur un produit donné.
L’optimisation des processus grâce à la data science se révèle être un véritable gain de productivité et d’efficacité dans de nombreux secteurs, notamment dans les services marketing et Supply Chain. Cela peut permettre de résoudre des problèmes opérationnels complexes de gestion de production ou d’entrepôt, optimiser la performance dans un environnement contraint, mieux prédire les volumes, etc. Le potentiel d’optimisation de la Supply Chain est immense, dans un univers où la donnée existe et devient de plus en plus accessible.
L’automatisation prend de plus en plus d’ampleur dans notre société : automatisation de processus, automatisation de la data, automatisation des tâches, automatisation des tests… Tout nous conduit vers une augmentation importante de l’automatisation afin de réduire le risque d’erreur produit par l’humain. Cela peut aller jusqu’à la construction d’une voiture autonome en appliquant les méthodes d’analyse d’images.
La création de nouvelles données par exemple avec l’utilisation des GAN. Un GAN ou Generative Adversarial Network (réseau antagoniste génératif) est une technique d’intelligence artificielle permettant de créer des imitations parfaites d’images ou autres données.
Les usages réels de la data science sont nombreux et concernent aussi bien les services, l’industrie et l’agriculture. Nul besoin de s’appeler Google ou Amazon pour tirer de la valeur de ses données : toute entreprise ayant numérisé en partie ses processus sera susceptible de tirer profit de ces approches, pour peu qu’elle dispose de données suffisamment volumineuses et diversifiées.
Les entreprises utilisent la data science pour améliorer leurs produits et services et ainsi leur conférer un avantage concurrentiel.
Le marketing, la production, les achats, les opérations, la distribution, la fraude ou encore la finance, sont les fonctions de l’entreprises concernées par cette promesse de valeur.
De nombreuses entreprises ont fait de la data science une priorité et investissent massivement dans ce domaine. Disposer de solutions en sciences des données permet de doter son entreprise de nouvelles avancées en termes d’IA, d’apprentissage automatique et d’automatisation permettant un gain de productivité certain.
Nous sommes convaincus que la mise en place d’une stratégie en data science doit avant tout répondre à des enjeux métiers car ce sont des projets d’entreprise avant d’être des projets IT.
Les projets de data science comportent généralement une phase d’exploration et de recherche consistant soit à tester de nouvelles modélisations, soit à tester l’intégration de nouvelles données. Cette phase nécessite à la fois une expertise métier importante et une capacité technique à intégrer des données issues de diverses sources, dans divers formats, le tout dans des cycles courts propre au processus analytique. Cette spécificité implique de nouveaux modes de collaboration itératifs courts entre la DSI et les métiers pour permettre à la data science de révéler son potentiel.
Ainsi, lancer une initiative en data science nécessite de multiples ressources qualifiées, aux profils divers, avec des compétences éprouvées, tant métier que techniques, tout en relevant des défis organisationnels. Être accompagné d’experts est essentiel pour la réussite du projet.
Nos collaborateurs Data Scientist, Data Analyst, Chef de projet Data, Data Engineer… vous accompagnent sur le cycle de vie complet de la science des données.
Nos consultants et nos chefs de projets vous accompagnent en toute objectivité sur toutes les facettes de votre projet en data science : nous n’avons pas de partenariat avec des plateformes de science des données référencées sur le marché.
Nos solutions en science des données dotent votre entreprise de nouvelles avancées en matière d’IA, d’apprentissage automatique et d’automatisation, afin d’accompagner le cycle de vie complet de la science des données, depuis la préparation et l’exploration des données jusqu’à la création, le déploiement, la gestion et la surveillance des modèles.
Notre expertise en data critiques et sensibles, nous confère une connaissance pointue des outils du marché et vous permet ainsi d’avoir l’assurance de mener à bien votre stratégie en data science & IA.
Audit de l’existant, aide à la sélection des outils data science adaptés à votre contexte, définition du projet
Idéation et définition de cas d’usage data driven, accompagnement méthodologique et technique, assistance fonctionnelle et technique pour répondre par le traitement et l’analyse des données aux problématiques métiers
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