Publications de Emmanuel Lin Toulemonde

Accelerate

La gestion visuelle dans un projet de Machine Learning Delivery

Introduction En développement logiciel et en Machine Learning, le travail en cours n’est pas aussi visible que dans une usine où l'on voit les pièces s'assembler et progresser d'une étape à l'autre. Ne pas voir le travail en cours peut nous empêcher de voir certains des points bloquants, de se projeter sur la quantité de travail bientôt terminé, d’améliorer le process, … Pour remédier à cela, il est donc important d’outiller l’équipe pour rendre le travail visible tant au niveau des membres de l'équipe elle-même…

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Data Science

Nos 10 convictions pour mieux réussir nos projets de Data Science en 2021

Pour cette nouvelle année 2021, nous souhaitons vous proposer 10 convictions qui vous permettront de mieux réussir vos projets de Data Science. Ces convictions sont inspirées de notre quotidien, de nos lectures et des évolutions du marché de la Data Science que nous observons chez OCTO. Livrer continuellement un petit incrément de valeur en production La Data Science, c’est aussi (et surtout) une matière informatique Appliquer les principes d’Accelerate aux projets Data Science Maîtriser la complexité des systèmes de Data Science Constituer des équipes autonomes…

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Data Science

Data science : La shadow production pour vérifier le bon fonctionnement d’un modèle avant son déploiement

Avant de déployer un nouveau modèle en production il est difficile de savoir précisément comment il va se comporter. La shadow production est une technique qui permet de se rassurer sur les performances du modèle avant de le déployer.   Dans notre précédent article sur les alternatives aux monitoring de distributions, nous évoquions brièvement le concept de shadow production. La shadow production (également appelée shadow deployment, dark mode ou shadow mode) est une technique qui consiste à faire prédire un modèle sur les données de…

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