Cognitive Factory
L’intelligence artificielle est une thématique Data qui offre matière à rêver. Si l’automatisation efficace de ses processus et opérations est une ambition majeure de toute entreprise, les récentes avancées en intelligence artificielle permettent aujourd’hui d’envisager des capacités inédites de compréhension des patterns et de réaction autonome. À l’avant-garde de ces technologies, onepoint propose toute son expérience, son savoir-faire humain, organisationnel et technique pour adresser de bout en bout, ou de manière ciblée, tout projet d’IA.
Plan d’Accélération Data – IA Factory
Data Lab
Le Data Lab permet de détecter les use cases, d’expérimenter, d’évaluer la qualité mais aussi de déployer et d’industrialiser les cas d’usage prometteurs. Il représente une entité cruciale là où les entreprises rencontrent actuellement un important challenge : la mise en production des POC (Proof-of-concept) pour en tirer leur plein potentiel.
Data Science
Repérer, formuler et matérialiser les opportunités que la Data Science peut offrir : les talents onepoint savent rapidement comprendre et maîtriser l’environnement dans lequel ils évoluent. Au-delà de l’implémentation de use cases, l’accompagnement onepoint commence par un travail minutieux d’exploration, de conception et de raffinement des données puis se poursuit par l’élaboration de l’architecture du modèle et du système alimentant celui-ci, suivant les bonnes pratiques en vigueur.
MLOps
La vie d’un modèle de machine learning ne démarre réellement que lors de sa mise en production. Le suivi et la maintenance d’un tel modèle, appelés MLOps (Machine Learning Operations), permettent au système de garder sa cohérence et de s’adapter continuellement aux variations des données. Onepoint saura vous aider sur la durée, ou de manière ponctuelle, sur tous types de problématiques MLOps.
Nos références
Contexte et besoin
La Mutuelle est parvenue à développer son Data Lab il y a quelques années et ses équipes ont réussi à développer des use cases avec un véritable potentiel. Toutefois, l’entreprise visait plus loin et ambitionnait de construire une IA Factory au périmètre bien plus étendu que son Data Lab. Pour assurer cette mise à l’échelle, elle travailla avec les équipes onepoint.
Solution
Onepoint a défini un modèle opérationnel cible pour le Data Lab permettant de transitionner à terme vers celui de l’IA Factory via une période d’expérimentation afin d’œuvrer dans un processus agile et de mesurer l’efficacité du plan avec des KPIs. L’objectif a ensuite été de déployer cette organisation en accompagnant les équipes dans son approbation avec, pour axes principaux de développement, la culture et la pratique agile, le sens de la relation client et les best-practices globales de Data Science.
Résultat
Cette réalisation a permis à notre client de mieux répondre à ses enjeux de croissance internes en permettant à son Data Lab de grandir organiquement vers la cible attendue.
Contexte et besoin
La Mutuelle est parvenue à développer son Data Lab il y a quelques années et ses équipes ont réussi à développer des use cases avec un véritable potentiel. Toutefois, l’entreprise visait plus loin et ambitionnait de construire une IA Factory au périmètre bien plus étendu que son Data Lab. Pour assurer cette mise à l’échelle, elle travailla avec les équipes onepoint.
Solution
Onepoint a défini un modèle opérationnel cible pour le Data Lab permettant de transitionner à terme vers celui de l’IA Factory via une période d’expérimentation afin d’œuvrer dans un processus agile et de mesurer l’efficacité du plan avec des KPIs. L’objectif a ensuite été de déployer cette organisation en accompagnant les équipes dans son approbation avec, pour axes principaux de développement, la culture et la pratique agile, le sens de la relation client et les best-practices globales de Data Science.
Résultat
Cette réalisation a permis à notre client de mieux répondre à ses enjeux de croissance internes en permettant à son Data Lab de grandir organiquement vers la cible attendue.
Contexte et besoin
La Mutuelle est parvenue à développer son Data Lab il y a quelques années et ses équipes ont réussi à développer des use cases avec un véritable potentiel. Toutefois, l’entreprise visait plus loin et ambitionnait de construire une IA Factory au périmètre bien plus étendu que son Data Lab. Pour assurer cette mise à l’échelle, elle travailla avec les équipes onepoint.
Solution
Onepoint a défini un modèle opérationnel cible pour le Data Lab permettant de transitionner à terme vers celui de l’IA Factory via une période d’expérimentation afin d’œuvrer dans un processus agile et de mesurer l’efficacité du plan avec des KPIs. L’objectif a ensuite été de déployer cette organisation en accompagnant les équipes dans son approbation avec, pour axes principaux de développement, la culture et la pratique agile, le sens de la relation client et les best-practices globales de Data Science.
Résultat
Cette réalisation a permis à notre client de mieux répondre à ses enjeux de croissance internes en permettant à son Data Lab de grandir organiquement vers la cible attendue.
Contexte et besoin
- Dès sa première année de mise en service, notre client prévoyait de fournir ses services d’accès à la culture à des centaines de milliers de jeunes en France.
- Pour assurer cette qualité de service, la société a pris le pari du public cloud Google Cloud Platform afin de profiter de ses capacités de scalabilité. Onepoint a participé à la refonte de l’architecture Data mais aussi à son implémentation notamment en utilisant les services BigQuery, Cloud SQL, Cloud Dataflow et Cloud Composer.
- Mais l’investissement de onepoint ne s’est pas arrêté là et est allé jusqu’au développement d’un moteur de recommandation pour augmenter l’expérience utilisateur et diversifier les possibilités culturelles des utilisateurs.
Solution
- Sur le volet du moteur de recommandation, les Data Scientists onepoint ont notamment créé un moteur basé sur des algorithmes de Machine Learning en Python et TensorFlow avec Cloud Run.
- Onepoint intervient sur le développement mais aussi sur l’industrialisation et la maintenance du modèle, en proposant plusieurs démarches de mises en concurrence grâce à l’A/B Testing.
Résultat
Ce moteur de recommandation a permis à notre client de proposer une expérience différenciante à ses utilisateurs, favorisant la découverte de pratiques culturelles toujours plus pertinentes aux goûts des utilisateurs.
Contexte et besoin
La Mutuelle est parvenue à développer son Data Lab il y a quelques années et ses équipes ont réussi à développer des use cases avec un véritable potentiel. Toutefois, l’entreprise visait plus loin et ambitionnait de construire une IA Factory au périmètre bien plus étendu que son Data Lab. Pour assurer cette mise à l’échelle, elle travailla avec les équipes onepoint.
Solution
Onepoint a défini un modèle opérationnel cible pour le Data Lab permettant de transitionner à terme vers celui de l’IA Factory via une période d’expérimentation afin d’œuvrer dans un processus agile et de mesurer l’efficacité du plan avec des KPIs. L’objectif a ensuite été de déployer cette organisation en accompagnant les équipes dans son approbation avec, pour axes principaux de développement, la culture et la pratique agile, le sens de la relation client et les best-practices globales de Data Science.
Résultat
Cette réalisation a permis à notre client de mieux répondre à ses enjeux de croissance internes en permettant à son Data Lab de grandir organiquement vers la cible attendue.
Contexte et besoin
- Dès sa première année de mise en service, notre client prévoyait de fournir ses services d’accès à la culture à des centaines de milliers de jeunes en France.
- Pour assurer cette qualité de service, la société a pris le pari du public cloud Google Cloud Platform afin de profiter de ses capacités de scalabilité. Onepoint a participé à la refonte de l’architecture Data mais aussi à son implémentation notamment en utilisant les services BigQuery, Cloud SQL, Cloud Dataflow et Cloud Composer.
- Mais l’investissement de onepoint ne s’est pas arrêté là et est allé jusqu’au développement d’un moteur de recommandation pour augmenter l’expérience utilisateur et diversifier les possibilités culturelles des utilisateurs.
Solution
- Sur le volet du moteur de recommandation, les Data Scientists onepoint ont notamment créé un moteur basé sur des algorithmes de Machine Learning en Python et TensorFlow avec Cloud Run.
- Onepoint intervient sur le développement mais aussi sur l’industrialisation et la maintenance du modèle, en proposant plusieurs démarches de mises en concurrence grâce à l’A/B Testing.
Résultat
Ce moteur de recommandation a permis à notre client de proposer une expérience différenciante à ses utilisateurs, favorisant la découverte de pratiques culturelles toujours plus pertinentes aux goûts des utilisateurs.
Contexte et besoin
La Mutuelle est parvenue à développer son Data Lab il y a quelques années et ses équipes ont réussi à développer des use cases avec un véritable potentiel. Toutefois, l’entreprise visait plus loin et ambitionnait de construire une IA Factory au périmètre bien plus étendu que son Data Lab. Pour assurer cette mise à l’échelle, elle travailla avec les équipes onepoint.
Solution
Onepoint a défini un modèle opérationnel cible pour le Data Lab permettant de transitionner à terme vers celui de l’IA Factory via une période d’expérimentation afin d’œuvrer dans un processus agile et de mesurer l’efficacité du plan avec des KPIs. L’objectif a ensuite été de déployer cette organisation en accompagnant les équipes dans son approbation avec, pour axes principaux de développement, la culture et la pratique agile, le sens de la relation client et les best-practices globales de Data Science.
Résultat
Cette réalisation a permis à notre client de mieux répondre à ses enjeux de croissance internes en permettant à son Data Lab de grandir organiquement vers la cible attendue.
Contexte et besoin
- Dès sa première année de mise en service, notre client prévoyait de fournir ses services d’accès à la culture à des centaines de milliers de jeunes en France.
- Pour assurer cette qualité de service, la société a pris le pari du public cloud Google Cloud Platform afin de profiter de ses capacités de scalabilité. Onepoint a participé à la refonte de l’architecture Data mais aussi à son implémentation notamment en utilisant les services BigQuery, Cloud SQL, Cloud Dataflow et Cloud Composer.
- Mais l’investissement de onepoint ne s’est pas arrêté là et est allé jusqu’au développement d’un moteur de recommandation pour augmenter l’expérience utilisateur et diversifier les possibilités culturelles des utilisateurs.
Solution
- Sur le volet du moteur de recommandation, les Data Scientists onepoint ont notamment créé un moteur basé sur des algorithmes de Machine Learning en Python et TensorFlow avec Cloud Run.
- Onepoint intervient sur le développement mais aussi sur l’industrialisation et la maintenance du modèle, en proposant plusieurs démarches de mises en concurrence grâce à l’A/B Testing.
Résultat
Ce moteur de recommandation a permis à notre client de proposer une expérience différenciante à ses utilisateurs, favorisant la découverte de pratiques culturelles toujours plus pertinentes aux goûts des utilisateurs.
Contexte et besoin
- Ces dernières années, il a multiplié les initiatives d’intelligence artificielle. Malgré les succès techniques des modèles en POC (Proof of Concept), les travaux des équipes de Data Science ont eu un impact limité en raison du manque de processus de déploiement et de maintenance de ces expérimentations.
- Ce constat a amené le client à clairement identifier son besoin : Mise en place d’un centre d’industrialisation dans le but de transformer ses essais de Data Science.
Solution
Onepoint a structuré la solution en trois axes :
- Axe 1 : Rendre le pôle responsable des innovations de Data Science plus autonome dans la réalisation des produits d’intelligence artificielle directement exploitables par les Caisses Régionales. L’avantage étant de limiter le nombre de parties prenantes superflues dans le processus de création et d’industrialisation des modèles.
- Axe 2 : Apporter aux modèles industriels un environnement scalable pour s’adapter aux besoins de disponibilité des modèles et d’absorber les pics de charge.
- Axe 3 : Fournir un cadre méthodologique opérationnel pour clarifier les interactions et processus de validation internes. Ce cadre a notamment permis de faciliter les interactions entre les équipes.
Résultat
Notre client a récemment annoncé de manière publique qu’il fournissait des services analytiques avancés prêts à l’emploi pour sa banque de détail, explicitant ainsi la réussite du projet.
Contexte et besoin
La Mutuelle est parvenue à développer son Data Lab il y a quelques années et ses équipes ont réussi à développer des use cases avec un véritable potentiel. Toutefois, l’entreprise visait plus loin et ambitionnait de construire une IA Factory au périmètre bien plus étendu que son Data Lab. Pour assurer cette mise à l’échelle, elle travailla avec les équipes onepoint.
Solution
Onepoint a défini un modèle opérationnel cible pour le Data Lab permettant de transitionner à terme vers celui de l’IA Factory via une période d’expérimentation afin d’œuvrer dans un processus agile et de mesurer l’efficacité du plan avec des KPIs. L’objectif a ensuite été de déployer cette organisation en accompagnant les équipes dans son approbation avec, pour axes principaux de développement, la culture et la pratique agile, le sens de la relation client et les best-practices globales de Data Science.
Résultat
Cette réalisation a permis à notre client de mieux répondre à ses enjeux de croissance internes en permettant à son Data Lab de grandir organiquement vers la cible attendue.
Contexte et besoin
- Dès sa première année de mise en service, notre client prévoyait de fournir ses services d’accès à la culture à des centaines de milliers de jeunes en France.
- Pour assurer cette qualité de service, la société a pris le pari du public cloud Google Cloud Platform afin de profiter de ses capacités de scalabilité. Onepoint a participé à la refonte de l’architecture Data mais aussi à son implémentation notamment en utilisant les services BigQuery, Cloud SQL, Cloud Dataflow et Cloud Composer.
- Mais l’investissement de onepoint ne s’est pas arrêté là et est allé jusqu’au développement d’un moteur de recommandation pour augmenter l’expérience utilisateur et diversifier les possibilités culturelles des utilisateurs.
Solution
- Sur le volet du moteur de recommandation, les Data Scientists onepoint ont notamment créé un moteur basé sur des algorithmes de Machine Learning en Python et TensorFlow avec Cloud Run.
- Onepoint intervient sur le développement mais aussi sur l’industrialisation et la maintenance du modèle, en proposant plusieurs démarches de mises en concurrence grâce à l’A/B Testing.
Résultat
Ce moteur de recommandation a permis à notre client de proposer une expérience différenciante à ses utilisateurs, favorisant la découverte de pratiques culturelles toujours plus pertinentes aux goûts des utilisateurs.
Contexte et besoin
- Ces dernières années, il a multiplié les initiatives d’intelligence artificielle. Malgré les succès techniques des modèles en POC (Proof of Concept), les travaux des équipes de Data Science ont eu un impact limité en raison du manque de processus de déploiement et de maintenance de ces expérimentations.
- Ce constat a amené le client à clairement identifier son besoin : Mise en place d’un centre d’industrialisation dans le but de transformer ses essais de Data Science.
Solution
Onepoint a structuré la solution en trois axes :
- Axe 1 : Rendre le pôle responsable des innovations de Data Science plus autonome dans la réalisation des produits d’intelligence artificielle directement exploitables par les Caisses Régionales. L’avantage étant de limiter le nombre de parties prenantes superflues dans le processus de création et d’industrialisation des modèles.
- Axe 2 : Apporter aux modèles industriels un environnement scalable pour s’adapter aux besoins de disponibilité des modèles et d’absorber les pics de charge.
- Axe 3 : Fournir un cadre méthodologique opérationnel pour clarifier les interactions et processus de validation internes. Ce cadre a notamment permis de faciliter les interactions entre les équipes.
Résultat
Notre client a récemment annoncé de manière publique qu’il fournissait des services analytiques avancés prêts à l’emploi pour sa banque de détail, explicitant ainsi la réussite du projet.
