Prestation
Des modèles de machine learning qui arrivent en production
Votre équipe data science a construit un bon modèle dans un notebook. Six mois plus tard, il y est toujours, et le métier continue de décider au feeling. Le modèle fonctionne ; c'est tout ce qui l'entoure qui manque.
Pourquoi les modèles restent dans le notebook
Un modèle dans un notebook répond une fois à une question. Un modèle en production y répond tous les jours, avec des données qui changent, sur une infrastructure qui doit tenir, pour des personnes qui doivent lui faire confiance. C’est sur cette seconde partie que la plupart des projets bloquent : pipelines de features, déploiement, monitoring, réentraînement et un responsable clair.
Nous construisons les deux parties. Les data scientists qui conçoivent le modèle travaillent avec les ingénieurs qui le déploient, donc le modèle est pensé dès le départ pour tourner en production.
Des résultats concrets
- Chez Moni, un modèle de prédiction des impayés a amélioré de 20 % le recouvrement sur le segment à haut risque, et le cycle d’entraînement est devenu trois fois plus court.
- Chez CCM/DataVue, plus de 30 modèles de réponse et de conversion tournent en production. Les modèles internes ont réduit de 30 % l’erreur de scoring par rapport au fournisseur remplacé, et la conversion des offres de crédit a augmenté de 130 %.
- Chez TravelX, un modèle de remplissage des vols a remplacé les courbes de référence manuelles, divisé l’erreur par plus de deux et analyse 400 vols par jour. Il a fallu 2 mois du kickoff à la production.
- Chez CTF Capital, nous avons construit de la prédiction en temps réel pour les marchés crypto sur plus de 12 services AWS, et rendu la mise en production des modèles huit fois plus rapide.
Le diagnostic d’abord
Avant d’entraîner quoi que ce soit, nous regardons les données dont vous disposez vraiment, la décision que le modèle doit soutenir et la façon dont son résultat sera utilisé. Si le processus métier ne peut pas agir sur une prédiction, un meilleur modèle ne changera rien. Cette conversation sauve plus de projets que n’importe quel algorithme.
Après le déploiement
Les modèles se dégradent. Le comportement des clients évolue, les sources changent, une feature n’est plus alimentée. Nous mettons en place un monitoring qui le détecte et un circuit de réentraînement que votre équipe peut lancer. Si vous avez plusieurs modèles, c’est là qu’intervient le MLOps.
Ce que vous obtenez
Un modèle lié à une métrique métier
Nous définissons le succès avant d'entraîner quoi que ce soit : taux de recouvrement, conversion, erreur de prévision. L'accuracy sur un jeu de test n'est pas l'objectif.
Un déploiement en production
Inférence batch ou temps réel sur votre infrastructure, intégrée aux systèmes qui agissent sur les prédictions.
Monitoring et réentraînement
Contrôles de drift et de performance, et un circuit de réentraînement qui ne dépend pas de quelqu'un qui pense à lancer un notebook.
Une équipe qui comprend le modèle
Code dans vos dépôts, documentation et sessions de passation, pour que votre équipe puisse le maintenir et le faire évoluer.
Notre façon de travailler
Diagnostic
Le vrai problème n'est pas toujours celui qu'on croit voir. On voit la situation sans le biais d'être à l'intérieur de l'organisation.
Solution juste
On propose la solution la plus simple et la plus adaptée pour votre problème concret. Jamais un bazooka pour tuer un moustique.
Capacité installée
Quand on a fini, votre équipe a la pleine maîtrise de la solution. Si on continue à travailler ensemble, c'est parce que vous le voulez et qu'on peut vous aider, pas parce qu'on vous a enfermés dans une boîte noire.
Cas associés
Fintech
CCM/DataVue
30+ modèles de scoring sur une plateforme de données chiffrée opérant à l'échelle du téraoctet.
Fintech
Moni
Prédiction de défaillance et infrastructure de données qui a réduit les coûts opérationnels de 50% et amélioré le recouvrement de prêts de 20%.
Transport
TravelX
Modèle d'occupation de vols qui a remplacé les heuristiques manuelles pour une entreprise qui vend de l'intelligence prédictive aux compagnies aériennes.
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Questions fréquentes
Nous avons déjà un modèle dans un notebook. Pouvez-vous le mettre en production ?
Oui. Nous le relisons d'abord, car un notebook cache parfois des fuites de données ou des features qui n'existeront pas au moment de prédire. Ensuite nous le packageons, le déployons et ajoutons le monitoring.
Comment savoir si le machine learning vaut le coup pour notre problème ?
C'est le rôle du diagnostic. Parfois, la réponse est une règle, une requête SQL ou un meilleur dashboard, et nous vous le dirons. Quand le ML a du sens, nous estimons l'impact avant de construire.
Combien de temps pour avoir un modèle en production ?
Chez TravelX, il a fallu 2 mois entre le kickoff et la production. Les projets plus larges, comme les 30+ modèles de scoring de CCM/DataVue, avancent par étapes pour que chaque modèle crée de la valeur avant que le suivant soit prêt.
À qui appartiennent les modèles ?
À vous. Le code, les données et les modèles entraînés vivent dans vos comptes et vos dépôts.
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