Projets Data, ces situations vous parlent ? Contactez nous !
Huit mois, 1 milliard de paramètres, aucune valeur business
Huit mois après le lancement du projet, les premiers résultats d’un LLM customisé ont finalement été présentés à la direction. La salle était pleine d’enthousiasme, mais au fur et à mesure que l’équipe dévoilait les résultats, il devenait évident que la vraie question avait été négligée : « Qui va utiliser cet algorithme, et comment ? »
La complexité n’est pas synonyme d’impact. Dans les projets data, le succès réside dans la compréhension du problème, la définition d’objectifs clairs et la volonté de fournir une valeur mesurable dès le premier jour. Un modèle en production dès les premières semaines est le véritable marqueur de progrès.
En fin de compte, la technologie n’a pas d’importance. Ce qui compte vraiment, c’est la valeur que la solution apporte à l’utilisateur final. Si elle ne résout pas leur problème, ce n’est que du code sur un écran.
Un GPU pour tous
L’un de nos clients utilisait le même GPU pour entraîner manuellement plusieurs modèles indépendants. Le résultat ? Des bugs fréquents, des conflits de mémoire et un débogage sans fin qui entraînait des retards importants.
Le problème est familier : Les Data Scientists sont excellents pour construire des modèles d’IA, mais rarement équipés pour concevoir et déployer l’infrastructure nécessaire pour les faire fonctionner. Attendre d’eux qu’ils fassent les deux revient à demander à un chirurgien de s’occuper également de l’anesthésie. Les deux rôles sont essentiels, mais ils requièrent une expertise distincte.
Les Machine Learning Engineers et les Data Engineers sont des Software Engineers. La plus petite unité de travail est l’équipe, qui doit être pluridisciplinaire et équilibrée en faveur des Software Engineers, même dans la R&D.
Le Data Lake à tout faire
“Ajoutez-le au Data Lake, l’équipe Data s’en occupera plus tard.”
Combien de fois avons-nous entendu ce mantra au fil des ans ? Bien qu’elle semble pratique, cette approche s’apparente à celle d’un plombier jetant dans son camion tous les morceaux de tuyaux qu’il trouve. Le chaos ne permet pas de construire des systèmes, pas plus que l’accumulation aveugle de données.
Collecter des données sans but précis est un gaspillage qui ajoute des coûts inutiles et encombre les moyens de stockage. La collecte de données doit être délibérée. Chaque élément doit être méticuleusement étiqueté avec son origine, évalué pour sa qualité et son utilisation certaine.
Les pratiques efficaces en matière de données ne visent pas seulement à économiser des ressources, mais aussi à préserver l’intégrité et la valeur de l’ensemble de votre système.