Préparer les données
Relier les sources, examiner la cohérence et construire les informations utiles au projet.
Data science & machine learning
Des données exploitables.
Des modèles utiles.
Structurer vos données et développer les modèles qui répondent à votre besoin : prédiction, vision par ordinateur et ingénierie des données.
DonnéesPréparer
ModèleÉvaluer
OutilIntégrer
Sources & qualitéTests & limitesUsage & suivi
Le résultat doit répondre à une question métier et pouvoir être utilisé dans votre environnement.
Des données préparéesDes modèles évaluésDes résultats interprétables
Données & modèles
Data engineering et machine learning.
Des résultats évalués.
La démarche part d’une question métier, des données accessibles et d’une façon d’examiner la qualité des résultats.
Développer le modèle
Tester une approche adaptée au besoin, en examinant les erreurs et les limites.
Intégrer le résultat
Restituer les informations dans un outil et définir le suivi après mise en service.
Comprendre notre travail en détail
Les points examinés avec votre équipe.
Structurer les données avant de développer le modèle
La qualité d’un modèle dépend d’abord des informations qu’il utilise. Nous examinons leur origine, leur organisation et leur disponibilité pour déterminer ce qui est exploitable et ce qu’il faut préparer.
- Sources, formats et flux de collecte.
- Qualité, cohérence et données manquantes.
- Préparation des données utiles au projet.
Construire un modèle prédictif autour d’un objectif
Un besoin de prédiction doit se traduire en une question précise et un critère d’évaluation. Nous examinons si les données permettent d’y répondre, puis comparons les résultats à des situations représentatives du métier.
- Question métier et résultat attendu.
- Données d’apprentissage et d’évaluation.
- Mesure des résultats et analyse des limites.
Explorer un cas de vision par ordinateur
L’analyse d’images se prépare en définissant ce que le modèle doit reconnaître et dans quelles conditions. La variété et la qualité des images disponibles font partie de l’étude de faisabilité.
- Objets, situations ou caractéristiques à reconnaître.
- Images représentatives des conditions d’utilisation.
- Tests, erreurs à examiner et points de validation humaine.
Relier les résultats à un usage concret
Une analyse ou un modèle n’apporte de valeur que si ses résultats sont utilisables. Nous préparons leur intégration dans le logiciel ou le parcours métier et les besoins de suivi après mise en production.
- Restitution des résultats aux utilisateurs.
- Connexion avec les outils concernés.
- Suivi des performances et évolution des données.
Des applications possibles
De la donnée
à une décision utile.
Ces exemples illustrent des projets envisageables. Leur faisabilité dépend des données, des conditions d’utilisation et du besoin à préciser.
Stocks & activité
Prévoir la demande
Données à examiner
Historique, produits, saisonnalité
Aider à anticiper les besoins et les ruptures.
Industrie & qualité
Détecter des anomalies
Données à examiner
Images, mesures, observations
Orienter un contrôle ou une vérification par l’équipe.
Documents & opérations
Classer l’information
Données à examiner
Documents, catégories, règles métier
Faciliter l’orientation et la recherche de dossiers.
Évaluation & intégration
Un modèle se juge
sur son usage réel.
La performance technique est examinée avec la qualité des données, les besoins des utilisateurs et les contraintes d’intégration.
01
Un point de comparaison
Relier les résultats à la façon de travailler actuelle et à un objectif métier.
02
Des situations représentatives
Évaluer le modèle sur des cas qui reflètent les conditions de son utilisation.
03
Des erreurs examinées
Repérer les limites et définir les situations qui demandent une validation humaine.
04
Un suivi dans le temps
Prévoir comment détecter une évolution des données et adapter le modèle.
Quelques questions pour cadrer votre projet.
Et si nos données sont dispersées ?
La première étape consiste à comprendre les sources et à préparer les informations nécessaires. La structuration peut précéder le développement du modèle.
Un modèle reste-t-il fiable dans le temps ?
Les données et les usages peuvent évoluer. Le suivi et les besoins de réévaluation se définissent selon le modèle et le contexte du projet.
Quel problème peut justifier un projet data ?
Un besoin de prévision, de classification, de recherche, de détection d’écarts ou d’analyse d’images. Le premier travail consiste à préciser la décision ou la tâche que le modèle doit améliorer.
Quelle quantité de données faut-il ?
Il n’existe pas de seuil valable pour tous les projets. Leur qualité, leur représentativité et leur adéquation au problème comptent autant que le volume. Un diagnostic permet de vérifier les conditions de départ.
Comment vérifiez-vous qu’un modèle est utile ?
Nous définissons des critères métier, un point de comparaison et des données d’évaluation adaptées. Les erreurs et les limites sont examinées avant d’envisager l’utilisation réelle.
Le modèle peut-il être intégré dans notre application ?
L’intégration est étudiée selon votre environnement, les données disponibles et les besoins de latence, d’accès et de suivi. Elle fait partie du périmètre technique à préciser.
Pourquoi prévoir un suivi après la mise en service ?
Les données et les usages peuvent évoluer. Le suivi sert à repérer une dégradation et à décider s’il faut adapter le modèle. Ses modalités doivent être prévues dans la proposition.
Parlons de vos données et de votre objectif.
Votre besoin, vos contraintes et un premier cap à définir ensemble.
Parler à un expert