Data Science

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…

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…

Introduction En phase de construction d’un modèle de machine learning supervisé, les data scientists évaluent la performance de leur modèle par rapport aux labels en utilisant une métrique (par exemple l’AUC). Cela leur permet d’avoir un a priori sur les performances du système qu’ils sont en train de construire. Cette évaluation n’est qu’un a priori car lors de la phase de construction, des hypothèses ont été formulées et celles-ci peuvent se révéler fausses en phase de production. Il faut donc également s’évaluer lors de cette…

Lorsque l’on s'apprête à mettre (ou lorsque l’on a mis) un système de data science en production, on souhaite s’assurer qu’il fonctionne comme prévu. Pour cela, il convient de monitorer ce système intelligent. On peut s’intéresser à des problématiques opérationnelles classiques, telles que la consommation des ressources du système, mais aussi au bon fonctionnement d’un point de vue de la data science. Pour adresser ce dernier point, la solution vers laquelle on tend généralement est le monitoring de diverses distributions calculées à partir des données…