Modélisation Data & IA
Modélisation Data & IA
Répondre à un besoin de personnalisation, d’optimisation d’un process, d’identification de signaux faibles, d’extraction d’insights de vos documents et données …
tous ces usages requièrent la configuration et l’entraînement de modèles d’Intelligence Artificielle !
Qu’ils soient pour le marketing, la finance, les achats, les opérations ou tout autre métier, la configuration d’un modèle consiste à bien comprendre fonctionnellement la problématique,
la traduire en données ou variables, collecter ces données, sélectionner et tester plusieurs algorithmes puis industrialiser et monitorer le processus.
Nos équipes métiers vous accompagnent sur la qualification fonctionnelle. Nos data scientistes ont quant à eux une large connaissance des algorithmes existants pour sélectionner les plus pertinents par rapport à votre usage : recherche opérationnelle, random forest, régression linéaire, transformers, classification RFM, Whisper, etc.
Notre raison d’être ?
« Deux étapes sont clés dans la configuration d’une IA : la compréhension du contexte pour assurer une bonne transcription en modèle mathématique et la collecte des données pour constituer un corpus d’entraînement. Elles représentent près de 90% de la configuration d’une nouvelle IA »
Jean-Marc GUIDICELLI, Associé & expert Data – Digital
La méthode Axys
Comprendre votre activité et votre écosystème pour répondre le plus finement à votre problématique, et apporter le plus possible de transparence sur le fonctionnement et les critères de décision de l’IA (l’explicabilité), sont généralement vos deux critères d’acceptabilité et d’adoption. C’est pourquoi vous êtes positionnés au cœur du dispositif et nous vous accompagnons tout au long du projet pour vous acculturer et vous transmettre les caractéristiques de votre nouveau compagnon IA.
Qualifier la problématique
De la même manière que vous rédigez un prompt pour un LLM, la phase de qualification vise à préciser : le résultat à atteindre (une prédiction, un scoring, une classification…), les techniques humaines pour l’atteindre, la forme de la restitution (pour l’explicabilité), le contexte et la nature de l’impact sur le résultat, le rôle de l’IA dans le processus et les contraintes.
Cette phase de qualification est menée par ateliers.
Constituer un corpus d’entraînement
Sur la base de la qualification, nos data scientistes définissent les données nécessaires : les variables a priori pertinentes, les résultats constatés par le passé. Ces données sont soit présentes dans votre écosystème IT, soit sourcées à l’externe (ex. des données socio-démographiques, des données macro-économiques…). Vient ensuite la partie statistique pour constituer le corpus. Nous cherchons alors à déterminer la pertinence des variables par des analyses de corrélation, à accorder un poids équilibré à chaque variable.
Configurer le modèle
Selon la problématique à adresser, généralement deux ou trois algorithmes peuvent être pertinents. Nous les configurons et les testons. Les résultats vous sont alors présentés pour vous permettre de réagir sur le niveau de précision, le niveau d’explicabilité, etc. En fonction, de vos retours, nous sélectionnons l’un des modèles pour l’optimiser.
Industrialiser
Pour garantir l’utilisation de manière pérenne du modèle, le processus de traitement doit être totalement automatisé : la collecte, la mise en qualité des données, l’enrichissement, la mise en forme des données, et le déclenchement de l’algorithme. Nous nous appuyons alors sur nos data engineers ou ceux du client pour configurer ce pipeline.
Nos succès clients
Audience scoring
Des leads mieux qualifiés dans une vision end-to-end et maximisant la conversion en fin de parcours d’achat.
Planification sous contraintes
3 minutes, c’est le temps nécessaire pour planifier tous les matins 800 agents en fonction de leurs compétences et de l’activité prévue.
Taux de précision de l’évaluation du risque financier
80 %, c’est le taux de précision dans le cadre d’un processus de souscription à un nouveau service.
Jean-Marc GUIDICELLI
Associé, BU Data
Marc MIRONNEAU
Directeur, BU Data
On répond à vos questions
Qu’est-ce que la modélisation des données en IA ?
La modélisation des données en intelligence artificielle (IA) désigne le processus de création, d’entraînement et d’optimisation d’un modèle algorithmique capable de reconnaître des patterns et de prendre des décisions à partir des données. Ce modèle, basé sur des techniques de machine learning ou deep learning, apprend à partir de jeux de données structurées ou non structurées pour accomplir des tâches spécifiques comme la classification, la prédiction ou la recommandation.
La modélisation implique plusieurs étapes clés :
- Préparation et nettoyage des données pour garantir leur qualité ;
- Choix de l’architecture du modèle adaptée à l’objectif (réseaux neuronaux, arbres de décision, etc.) ;
- Entraînement du modèle sur un ensemble de données d’apprentissage ;
- Validation et test pour évaluer ses performances et éviter le surapprentissage (overfitting) ;
- Optimisation pour améliorer la précision et la robustesse.
Cette étape est fondamentale pour assurer la fiabilité et l’efficacité des solutions IA dans des domaines variés tels que la reconnaissance vocale, l’analyse d’images, la détection de fraudes, ou encore la gestion prédictive.
Quelles sont les différentes méthodes de modélisation des données ?
La modélisation des données peut se faire selon plusieurs approches, notamment la modélisation conceptuelle (représentation abstraite des données), la modélisation logique (structure détaillée indépendante du système) et la modélisation physique (implémentation concrète dans une base de données). Chaque méthode permet d’adapter la structure des données aux besoins spécifiques du projet.
Pourquoi la modélisation des données est-elle cruciale pour les projets d’intelligence artificielle ?
Une modélisation des données rigoureuse garantit la qualité, la cohérence et la pertinence des données utilisées pour entraîner les modèles d’IA. Sans une bonne structure et un bon nettoyage, les modèles risquent d’être biaisés, inefficaces ou peu fiables, ce qui impacte directement la performance des solutions d’intelligence artificielle.
Quels sont les outils couramment utilisés pour la modélisation des données ?
Parmi les outils populaires pour la modélisation des données, on retrouve des logiciels comme PowerDesigner, ERwin, Oracle SQL Developer Data Modeler ou encore des plateformes plus intégrées comme Microsoft Visio ou Lucidchart. Ces outils facilitent la création de diagrammes entité-relation (ER), la gestion des schémas et la documentation des modèles.
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