Que fait un scientifique des données ?

Le choix de l’algorithme dépend de l’objectif de l’entreprise, du volume de données, des types de caractéristiques et des besoins d’interprétation du modèle. Par exemple, les arbres de décision offrent de la transparence et sont idéaux lorsque la confiance des parties prenantes dans la logique du modèle est essentielle, tandis que les modèles de gradient boosting comme XGBoost peuvent atteindre une plus grande précision pour les modèles complexes, mais au détriment de l’interprétabilité. L’exécution d’expériences de référence avec validation croisée permet de s’assurer que le choix est basé sur des performances empiriques, et pas seulement sur la familiarité.

Les caractéristiques de haute qualité permettent souvent d’obtenir plus d’améliorations que les algorithmes complexes. Les scientifiques des données doivent combiner leur connaissance du domaine avec des techniques statistiques pour créer des variables significatives, telles que des mesures de temps ou des termes d’interaction. Par exemple, dans le cas de la prédiction du taux de désabonnement, l’ajout d’une caractéristique « jours depuis le dernier achat » peut améliorer considérablement la précision du modèle. Il est également essentiel de prévenir les fuites de données en veillant à ce que les caractéristiques ne soient construites qu’à partir d’informations disponibles avant le moment de la prédiction.

Après leur déploiement, les modèles doivent faire l’objet d’un suivi pour détecter les dérives de performance, les biais et les problèmes de qualité des données. Les techniques comprennent les tests A/B pour comparer les versions des modèles, les tests statistiques pour détecter les dérives et l’enregistrement continu des prédictions par rapport aux résultats réels. Par exemple, un modèle de détection des fraudes peut nécessiter un réentraînement hebdomadaire si de nouveaux schémas de fraude apparaissent rapidement. Les alertes automatisées et les pipelines de recyclage aident à maintenir la précision au fil du temps.

Les plateformes cloud telles que AWS SageMaker, Azure Machine Learning et GCP Vertex AI fournissent un calcul évolutif pour l’entraînement de grands modèles, une intégration transparente avec le stockage des données et des environnements de déploiement gérés. Un avantage pratique est la possibilité d’activer des instances alimentées par des GPU pour la formation à l’apprentissage profond et de les arrêter par la suite, ce qui optimise à la fois les performances et la rentabilité.

Les outils d’IA générative et les plateformes AutoML font passer l’accent de la mise au point manuelle des modèles au cadrage des problèmes, à la surveillance éthique et à l’ingénierie des fonctionnalités avancées. Les scientifiques des données joueront de plus en plus le rôle de stratèges de l’IA, en veillant à ce que les modèles s’alignent sur les objectifs de l’entreprise, respectent les réglementations et s’intègrent dans les systèmes de prise de décision. Par exemple, au lieu de coder chaque étape, ils peuvent orchestrer des agents d’IA pour analyser des données non structurées, libérant ainsi du temps pour des innovations à forte valeur ajoutée.