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Data Science et Analytics Avancés
Transformez vos données en insights actionnables avec data science et machine learning. Analyses prédictives, segmentation clients, détection anomalies, recommandation et optimisation pour décisions business data-driven.
Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow pour ML
Spark, Hadoop, Databricks pour volumétries massives
AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI managés
Kafka, Flink pour streaming analytics temps réel
Projets Data Science
Business Understanding
Définition objectifs business et KPIs à améliorer, cadrage use case data science avec ROI estimé, identification sources données internes et externes pertinentes, évaluation faisabilité technique et volumétrie données, et constitution équipe projet mixte métier/data scientists.
Data Preparation
Collecte données depuis différentes sources et systèmes, nettoyage qualité données (valeurs manquantes, outliers, doublons), feature engineering création variables prédictives pertinentes, exploration statistique et visualisations données (EDA), et constitution jeux train/validation/test stratifiés.
Modeling & Evaluation
Sélection algorithmes ML adaptés au problème (classification, régression), entraînement multiples modèles et comparaison performances, optimisation hyperparamètres avec grid search ou Bayesian optimization, validation croisée et tests robustesse sur différents scenarios, et interprétabilité modèle avec SHAP, LIME pour confiance métier.
Deployment & Monitoring
Industrialisation modèle avec pipelines MLOps automatisés, déploiement API prédiction temps réel ou batch selon besoin, intégration dans systèmes métier existants via APIs, monitoring performance modèle et data drift en production, et retraining automatique programmé avec nouvelles données.
Avantages Data Science
3 prérequis essentiels :
1. Données suffisantes : Volume minimum nécessaire selon use case (milliers à dizaines de milliers exemples), qualité acceptable, historique disponible.
2. Problème clair : Use case défini avec ROI mesurable (réduction coûts, augmentation revenus), pas d'IA "pour faire de l'IA".
3. Sponsor interne : Direction engagée, budget alloué, équipe identifiée.
Use cases débutants : Chatbot support, prédiction churn, classification documents, recommandations produits. Nous réalisons un audit IA gratuit pour évaluer maturité et identifier quick wins. Demandez votre audit IA.
Le budget d'un projet IA varie selon l'ambition et la complexité : POC/Proof of Concept : Validation de faisabilité technique sur un cas d'usage limité avec prototype fonctionnel démontrable.
Solution IA en production : Modèle ML/Deep Learning complet avec pipeline MLOps, déploiement scalable et monitoring continu.
Plateforme IA d'entreprise : Système complet multi-use cases avec data pipeline, feature store, model serving et gouvernance IA. Le ROI se mesure en automatisation processus, gains productivité et amélioration décisions.
Demandez une estimation basée sur vos données et objectifs métier.
Dépend fortement du use case :
Classification simple : Milliers à dizaines de milliers exemples labellisés (ex: emails spam/non-spam).
Régression : Plusieurs milliers de points de données.
Computer Vision : Dizaines de milliers d'images labellisées par classe pour performance optimale.
NLP avancé : Dizaines de milliers de textes annotés.
Solutions : Transfer learning (partir modèles pré-entraînés), data augmentation (multiplier données), labellisation assistée (active learning).
POC : Faisable avec données limitées pour valider approche. 80% des projets utilisent transfer learning pour réduire besoins données. Contactez-nous pour évaluer vos données.
Chatbot à règles : FAQ simples (<50 questions), arbre de décision fixe, prévisible mais rigide. Résolution 60-70%, frustration si hors-script.
IA conversationnelle (NLP/LLM) : Compréhension langage naturel, répond questions variées, apprend interactions, gère ambiguïté, escalade automatique si nécessaire. Résolution 80-90%, satisfaction supérieure.
Recommandation : Chatbot simple si <30 questions ultra-fréquentes et stables. IA conversationnelle si support complexe, catalogue produits large, personnalisation requise. 85% de nos clients choisissent IA conversationnelle pour flexibilité. Demandez démo comparative.
Approche rigoureuse : Train/Test split : 80/20, validation croisée pour robustesse.
Métriques adaptées : Accuracy, precision, recall, F1, AUC selon contexte métier.
A/B testing : Comparaison modèle IA vs baseline humaine en production.
Monitoring continu : Alertes si performance dégrade (data drift).
Ré-entraînement : Mensuel ou trimestriel avec nouvelles données.
Explicabilité : SHAP, LIME pour comprendre décisions. Performance garantie par SLA (ex : accuracy >85%).
Non, l'IA augmente les humains :
Automatise tâches répétitives (ex : tri emails, classification images).
Libère du temps pour tâches à valeur ajoutée (créativité, relation client).
Aide à décider via recommandations, pas décisions automatiques.
Nécessite supervision humaine (validation, corrections, éthique).
Crée nouveaux rôles : data analysts, ML engineers, prompt engineers. Exemples : chatbot traite 70% questions simples, agents humains se concentrent sur 30% complexes avec meilleure satisfaction.
