Plateforme Freelance Data Science: Transformer les Données en Informations Exploitables

Dans le monde actuel, où tout est de plus en plus connecté, la capacité à capturer, interpréter et exploiter les données est essentielle. Les entreprises doivent générer et partager de manière collaborative des informations basées sur les données dans toute l'organisation pour mieux comprendre leurs processus, leurs clients et leurs produits.

Cet article explore en détail les plateformes de science des données et d'intelligence artificielle (IA) qui permettent aux entreprises de transformer leurs données en informations exploitables. Il met en lumière les fonctionnalités, les avantages et les acteurs clés du marché.

Qu'est-ce qu'une Plateforme de Data Science?

Une plateforme de data science est un environnement intégré conçu pour faciliter le développement et l’application de techniques analytiques prédictives et prescriptives. Ces plateformes logicielles centralisent toutes les tâches de data science, réduisant la redondance et encourageant l’innovation en permettant aux équipes de partager le code, les résultats et les rapports.

Les plateformes de data science sont conçues pour la collaboration entre divers utilisateurs, notamment des data scientists spécialistes, des data scientists citoyens, des ingénieurs de données et des ingénieurs ou spécialistes du machine learning.

Dataiku: Une Plateforme Leader en Data Science

Dataiku est une plateforme de science des données et d’intelligence artificielle qui permet aux entreprises de transformer leurs données en informations exploitables. Fondée en 2013, elle a rapidement gagné en popularité grâce à sa capacité à simplifier et à accélérer les projets de science des données, facilitant la préparation des données, le machine learning et le déploiement de projets d’intelligence artificielle.

De nombreuses entreprises ont publié des études de cas détaillant comment Dataiku a transformé leurs opérations et amélioré leurs performances. Par exemple, Bouygues Télécom utilise Dataiku pour améliorer la détection de la fraude.

Dans ses mises à jour récentes, la plateforme a ajouté des capacités d’IA générative prêtes à l’emploi. Pour garantir la confidentialité et la sécurité des données, Dataiku utilise des méthodes de cryptage.

Le Rôle du Data Scientist Freelance

Le data scientist freelance est chargé de traiter et d’analyser les données de son client. Son but est de tirer de ces données des informations permettant à l’entreprise d’anticiper ses besoins futurs. Pour cela, il se doit de connaître sur le bout des doigts l’entreprise et le domaine d’activité de son client.

Contrairement au data analyst, le data scientist ne se contente pas d’exploiter, d’analyser et de mettre en valeur les données provenant des différents canaux de l’entreprise. Ainsi, en plus de maîtriser les méthodes statistiques, la visualisation de données, les bases de données (qu’elles soient relationnelles ou non) et les outils de Business Intelligence, le data scientist freelance a aussi de solides compétences en machine learning et en développement (au moins en R et Python).

Le data scientist freelance travaille chez son client ou à distance. En utilisant les filtres des options de recherches ou en regardant directement sur le profil d’un data scientist freelance, vous visualiserez sa disponibilité (à temps plein ou à temps partiel,) son lieu de travail de prédilection (dans vos locaux ou à distance) et sa localisation géographique.

En réalité, la data science est plus efficace lorsqu’une équipe y travaille. Les responsables métier travaillent avec l'équipe de data science pour définir le problème et élaborer une stratégie d'analyse. Ils peuvent être à la tête d’un secteur d’activité tel que le marketing, la finance ou la vente et diriger une équipe de data science.

Les responsables informatiques sont en charge de l'infrastructure et de l'architecture qui soutiendra les opérations de data science. Ils surveillent en permanence les opérations et l’utilisation des ressources afin de s’assurer que les équipes de data science fonctionnent efficacement et en toute sécurité. Les responsables de la data science supervisent l'équipe de data science et leur travail quotidien.

Les Défis de la Data Science Sans Plateforme Intégrée

Malgré les promesses de la data science et les énormes investissements dans les équipes de ce domaine, de nombreuses entreprises n’exploitent pas le plein potentiel de leurs données. Dans leur course pour recruter des talents et créer des programmes de data science, certaines entreprises ont constaté des flux de travail en équipe inefficaces:

Les data scientists ne peuvent pas travailler efficacement.
Les data scientists doivent souvent attendre qu’un administrateur informatique leur donne accès aux données et ressources dont ils ont besoin pour les analyser.
Une fois cette tâche réalisée, il arrive que l’équipe de data science traite les données à l’aide d’outils différents, voire incompatibles.
Les développeurs d’applications n’ont pas de machine learning utilisable à leur disposition.
Les administrateurs informatiques consacrent trop de temps au support.
Les chefs d’entreprise sont trop éloignés de la data science.

Les workflows de la data science ne sont pas toujours intégrés aux processus et aux systèmes de prise de décision de l’entreprise, ce qui complique la collaboration entre les chefs d’entreprise et les data scientists.

Choisir la Bonne Plateforme de Data Science

De nombreuses entreprises ont compris que sans une plateforme intégrée, le travail de data science était inefficace, non sécurisé et difficile à faire évoluer. Voici quelques éléments à considérer lors du choix d'une plateforme de data science :

Choisir une interface utilisateur basée sur un projet qui encourage la collaboration.
Prioriser l’intégration et la flexibilité.
Ajouter des fonctionnalités de niveau entreprise.
Faire de la data science un service en libre accès.
Faciliter le déploiement de modèles.

Le déploiement et la mise en œuvre du modèle sont l’une des étapes les plus importantes du cycle de vie du machine learning, mais elles sont souvent ignorées.

Comment se former à la Data Science ?

Exemples de Plateformes de Data Science

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science est une plateforme entièrement gérée destinée aux équipes de data scientists pour créer, former, déployer et gérer des modèles de machine learning (ML) à l'aide de Python et d'outils open source.

Utiliser un environnement basé sur JupyterLab pour expérimenter et développer des modèles.
Adapter la formation aux modèles avec des GPU NVIDIA et une formation distribuée.
OCI Data Science AI Quick Actions est conçu pour permettre à n'importe qui de déployer, d'affiner et d'évaluer facilement les modèles de base.

Pourquoi OCI Data Science ?

Accéder à des workflows automatisés pour la construction de modèles.
Faciliter l'exploitation du ML grâce à des tâches réutilisables et à une orchestration de bout en bout du cycle de vie du ML.
Découvrir le meilleur du ML sur Oracle grâce à des partenariats majeurs, comme Anaconda.
Bénéficiez d'un traitement de premier plan pour les partenariats de ML stratégiques.

KNIME Analytics Platform

KNIME (à prononcer « naïme », le K étant muet) est aujourd’hui considéré comme l’un des leaders parmi les plateformes de data science. Il s’agit d’un logiciel open source né au sein de l’université de Constance (Allemagne) en 2004, et disponible gratuitement depuis 2006.

KNIME se démarque par son approche visuelle. Vous créez vos workflows en faisant glisser-déposer des nœuds (nodes) sur un canvas, puis en les reliant par des flèches de données.
KNIME s’appuie sur l’écosystème Eclipse pour offrir une grande modularité. Vous pouvez télécharger et installer des extensions (par exemple, pour intégrer R, Python, ou encore des librairies de deep learning).

Par défaut, KNIME Analytics Platform fonctionne en local sur votre machine. Contrairement à certaines plateformes de data science propriétaires, KNIME Analytics Platform est entièrement gratuit.

L’interface de KNIME, composée de plusieurs panneaux (explorateur de workflows, configuration de nœuds, console de messages, etc.), n’a pas radicalement changé depuis plusieurs années. Cette stabilité est rassurante pour les utilisateurs : une fois les fondamentaux acquis, il est facile de s’y retrouver.

KNIME dispose d’une communauté internationale très investie. Vous trouverez de nombreux tutoriels, exemples de workflows, un forum d’entraide et des blogs spécialisés.

Pour commencer, il vous suffit de vous rendre sur la page de téléchargement KNIME et de choisir votre version (Windows, Mac, Linux). KNIME fournit plusieurs workflows d’exemple (dans la partie EXAMPLES de l’explorateur).

KNIME propose des connecteurs pour Spark et Hadoop, permettant ainsi de déléguer certaines étapes (jointures, agrégations massives, transformations) à un cluster Big Data. En data science, la manipulation de texte devient cruciale (analyse de sentiments, catégorisation d’avis clients, extraction de mots-clés). KNIME inclut des nœuds spécialisés pour la tokenisation, le stemming, l’étiquetage morpho-syntaxique, etc.

Grâce à la notion de loops (boucles) et de flow variables, KNIME permet d’automatiser vos traitements sur des lots de fichiers ou des bases de données. KNIME se révèle être une solution extrêmement fiable et polyvalente pour la manipulation et l’analyse de données. alors KNIME mérite clairement votre attention.

Autres Plateformes et Acteurs Clés

Le Magic Quadrant 2024 des plateformes de Data Science & IA (DSML) du Gartner montre un marché dynamique, ultra concurrentiel mais également en pleine métamorphose, impacté par le tsunami de l’IA générative.

Longtemps dominés par les leaders historiques que sont Databricks, Dataiku et Alteryx, les hyperscalers ont su enrichir leurs plateformes et compléter leurs offres au point de rattraper voire dépasser les leaders historiques. Le rouleau compresseur des géants de la Tech est passé par là.

Voici un aperçu des principaux acteurs selon Gartner :

Acteur	Points Forts	Points Faibles (selon Gartner)
Databricks	Outils Mosaic AI, cohérence de la plateforme basée sur son data lakehouse	Complexité intrinsèque qui impose de bien penser le design en avance de phase
Dataiku	Vision la plus complète	-
Microsoft (avec Microsoft Fabric, Azure ML, Azure AI Studio, Power Platform)	Efforts autour de l’IA générative, des AI Agents et son partenariat OpenAI	"Bordel ambiant" né des multiples renommages de produits, complexité induite par le fait de Power BI et Purview ne soient pas intégrés officiellement à Microsoft Fabric
Google (Vertex AI)	Qualité et la maturité de l’offre, excellent rapport qualité-prix des modèles génératifs de Google (Gemini)	-
Posit	Plateforme de data science conçue pour faciliter le déploiement des travaux des data scientists à travers l’entreprise de manière sûre et contrôlée	-
KNIME	Modélisation graphique des pipelines d’ingestion et de ML, approche très collaborative pour fédérer le travail en équipe	-

Il est important de noter que Alteryx est désormais rétrogradé en « Niche Players ».

Gartner anticipe que d’ici 2027, 50 % des analystes de données seront recyclés en data scientists, et les data scientists se transformeront en ingénieurs IA.

Conclusion

Les plateformes de data science sont devenues des outils indispensables pour les entreprises souhaitant exploiter pleinement le potentiel de leurs données. En choisissant la plateforme adaptée à leurs besoins, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité, favoriser l'innovation et prendre des décisions éclairées.

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