MeeTech : A la rencontre de Dataiku

Tous les mois chez Accenture Technology France, les MeeTechs sont une occasion d'aller à la rencontre des dernières tendances technologiques grâce à des pitchs techniques mais vulgarisés permettant aux différentes communautés d'échanger. Le mois dernier, j'ai eu la chance d'animer le 8ème MeeTech de l'année portant sur Dataiku, une plateforme rendant le machine learning accessible à tous grâce au low-code 😊

Aujourd’hui les besoins autour de l’intelligence artificielle et de la science des données explosent, mais le nombre de personnes formées à ces problématiques est loin d’être suffisant pour répondre à ces enjeux. Dans ce contexte, de nombreuses solutions apparaissent pour permettre de rendre le machine learning et la science des données accessible à tous, parmi elles : Dataiku.

Dataiku est une entreprise française fondée en 2013, qui propose à travers son logiciel DSS (Data Sciences Studio), une plateforme de manipulation de données et d’intelligence artificielle basée sur du low-code, c’est-à-dire contrôlable et paramétrable sans code. Ainsi Dataiku rend possible la création de modèles de machine learning complexes en quelques clics seulement ! 🖱

A travers l’exemple de Dataiku, on peut ainsi :

• Comprendre les avantages du low-code sur des projets de machine learning, notamment :

1. Une accélération des projets ML par la facilitation des tâches chronophages comme la préparation des données 🔥
2. Un outil utilisable par tous permettant de réduire la dépendance vis-à-vis de profils experts 👌
3. Un excellent moyen de monter en compétences sur des sujets complexes comme le machine learning 💪
4. Un support intéressant pour communiquer des résultats de ML à des personnes non-initiées grâce à la qualité pédagogique de ces outils 👁🗨

• Discuter des profils qui peuvent être intéressés par les plateformes low-code de machine learning :

1. Les data scientists, qui peuvent utiliser le low-code pour accélérer grandement le temps passé sur les tâches simples et chronophages (nettoyage, normalisation, etc) et, expliquer des projets complexes à des personnes non-initiées grâce aux nombreuses fonctions visuelles de ces outils.
2. Les data analysts, qui peuvent utiliser le low-code pour avoir accès à des graphiques et des statistiques sur les données en quelques clics et, créer des dashboards permettant de suivre des métriques intéressantes sur les projets.
3. Les personnes non-initiées mais intéressées par l’IA qui peuvent utiliser le low-code pour créer facilement des modèles de machine learning complexes très rapidement avec peu de connaissances et, monter en compétences de façon très efficace sur ces sujets difficile grâce à la pédagogie des outils.

De fait, les plateformes de machine learning low-code comme Dataiku, bien que possédant encore certaines limites, sont en train de révolutionner la relation des entreprises aux projets de sciences des données, avec ces logiciels deux mots d’ordre : rapidité & facilité 🚀.