Big Data & AI Paris : Focus sur Dataiku

Nous avons également pu nous renseigner davantage sur Dataiku, plateforme unifiée de Data Science et sponsor platine de l’événement, notamment via le retour d’expérience d’un acteur de l’énergie français. Le géant français de l’électricité utilise Dataiku en complément de Power BI afin de démocratiser la Data en interne et de réaliser des use cases clients à valeur ajoutée.

Retour d’expérience d’un acteur de l’énergie français

Le Head of Innovation Labs de la société nous explique que ces deux solutions ont été choisies pour leur accessibilité et leur facilité d’utilisation étant toutes les deux des plateformes no code/low code. Ces deux logiciels sont alimentés par plusieurs solutions de captation et sont complémentairespour répondre aux besoins des utilisateurs : Dataiku est utilisé pour le croisement de données (partie Data Science) tandis que Power BI permet de réaliser des dashboards (partie Data Visualization).

Un avantage cité de Dataiku est l’interface de la plateforme qui se présente sous la forme d’un pipeline visuel. Les différentes étapes de ce pipeline apparaissent clairement et servent de documentation lorsqu’un collaborateur reprend le projet existant, ce qui en fait une solution pérenne.

Voyons à présent comment cette entreprise utilise concrètement Dataiku afin de créer de la valeur à travers deux cas d’usage :

Cas d’usage N°1 : Anticipation de la charge des accueils => analyse prédictive

• Constat: 8 millions de contacts clients sur les plateformes avec des variations fortes
• Objectif: Modéliser la charge d’activités des accueils en tenant compte des facteurs d’influence et des chiffres du passé

Cas d’usage N°2 : Pilotage des actions de raccordement => analyse descriptive

• Constat: Croissance très forte des raccordements tout en travaillant à diminuer les délais
• Objectif : Comparer et identifier, dans le temps, si les actions d’amélioration portent réellement leurs fruits.

Nouveautés de Dataiku DSS 12

Par ailleurs, nous avons pu échanger avec des Dataikers qui nous ont présenté les principales nouveautés de la dernière version de Dataiku DSS (version 12) :

IA générative 

Un plugin OpenAI ChatGPT est disponible afin de réaliser des modèles de langage naturel accessibles aux non-codeurs : génération, classification et résumé de texte ainsi que l’élaboration de réponse à une ou plusieurs question(s).

Génération automatique de features 

La recette « Générer des features » permet de générer automatiquement de nouvelles caractéristiques à partir de vos ensembles de données tout en évitant les pertes de prédiction. La génération des caractéristiques peut inclure des transformations telles que par exemple des agrégations numériques, l’extraction de parties de dates et le calcul de valeurs dans certaines fenêtres temporelles. Cette recette nécessite d’avoir un jeu de données primaire ainsi qu’un jeu de données d’enrichissement.

Explicabilité universelle de la feature 

Les visualisations de l’importance des caractéristiques fournissent des explications cohérentes et comparables pour tous les types de modèles.

Uplift modeling

Cette capacité d’apprentissage automatique disponible dans le Lab permet de mesurer les relations de cause à effet et estimer l’impact d’une intervention sur les résultats.

Nouvelles vues de gouvernance 

Vous pouvez désormais avoir un aperçu du stade de déploiement de tous vos projets Dataiku dans un tableau Kanban. Cette vue facilite le suivi de l’ensemble des projets gouvernés.

Nos experts peuvent vous accompagner dans la mise en place de ces nouvelles fonctionnalités.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la solution et/ou ses nouvelles fonctionnalités vous pouvez nous contacter à l’adresse mail suivante ybusidan@meltone.com