Interprétanilité

Big Data

Interprétabilité des systèmes de data science

En mission, nous rencontrons de plus en plus des besoins d'interprétabilité. Ce changement est dû à une évolution de la maturité des organisations sur la data science. En caractérisant un peu le trait, hier les projets de data science étaient surtout marketing (Ex : prédiction d'appétence ou d’attrition à des fins de ciblage). Ils étaient faits à partir de données versées dans un datalake avec des processus plus ou moins maîtrisés. Ces données étaient manipulées et transformées de manière plus ou moins rigoureuse. L’objectif principal…

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