Plusieurs excellentes pratiques pour créer des plateformes de machine learning sur le cloud

​Traducteur | Bugatti

Critique | Sun Shujuan

La plupart des gens connaissent les principales plates-formes technologiques telles que iOS, Windows et AWS. Une plate-forme est essentiellement un ensemble de technologies qui servent de base pour créer, contribuer, expérimenter et étendre d’autres applications. Ils mettent à profit bon nombre des capacités technologiques avancées d’aujourd’hui et des expériences client de pointe.

Pour faire face à l'ampleur et à la complexité des capacités technologiques rendues possibles par le big data, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, de nombreuses entreprises développent des plateformes internes complexes. En fait, Gartner prédit que les plateformes cloud natives constitueront la base de plus de 95 % des nouvelles initiatives numériques d’ici 2025, contre moins de 40 % en 2021.

D'après mon expérience, les plates-formes technologiques d'entreprise sont transformatrices : elles permettent aux équipes interfonctionnelles de tester, de lancer et d'apprendre rapidement, de réduire la duplication, de normaliser les capacités et d'offrir une expérience intégrée de manière cohérente. En bref, ils contribuent à transformer la technologie en un avantage concurrentiel.

1. L'évolution des plates-formes d'entreprise

De nombreuses organisations parviennent à mieux offrir des expériences client de premier ordre, en tirant parti de plates-formes cloud natives comme Kubernetes, capables de gérer le gros du travail de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Capital One est devenue la première institution financière aux États-Unis à investir pleinement dans le cloud. La capacité de repenser l'architecture de l'environnement de données est indispensable pour consolider les capacités de sa plateforme basée sur le cloud. Grâce à cette base solide, Capital One est mieux placé pour exploiter le Big Data afin de créer de nouvelles capacités d'apprentissage automatique sur ses plates-formes d'entreprise afin d'accélérer, d'améliorer et de proposer de nouvelles expériences client plus significatives.

Une grande partie du travail de Capital One dans ce domaine a produit des résultats significatifs pour l'entreprise et les clients. Sa plateforme de décision en matière de fraude, par exemple, a été conçue dès le départ pour prendre des décisions complexes en temps réel. En exploitant de grandes quantités de données et en permettant la mise à jour des modèles en quelques jours plutôt qu’en mois, la plateforme contribue à protéger des millions de clients contre la fraude par carte de crédit et peut être utilisée par les différentes parties prenantes de l’entreprise.

Sur la base de mon expérience dans la direction d'équipes pour fournir des plateformes technologiques d'entreprise, voici les principales leçons et meilleures pratiques apprises en cours de route :

• Tout commence par l'équipe : Construisez des équipes interdépartementales composées des meilleures personnes, même si cela ralentit votre travail au début. Les grandes équipes ne sont pas toujours meilleures ! L'équipe doit comprendre au moins des chefs de produit, des ingénieurs et des concepteurs. Dotez ces fonctions par des personnes qui comprennent vraiment les utilisateurs de la plateforme. Par exemple, si vous créez une plate-forme qui sera principalement utilisée par des data scientists, embauchez un chef de produit qui est un ancien data scientist ou ajoutez un data scientist à l'équipe de direction. Si votre équipe est composée de personnes provenant de plusieurs départements, assurez-vous d'avoir un objectif commun.
• Définissez d'abord clairement l'état final : avant de commencer à construire, prenez le temps de définir clairement l'architecture et le plan de l'état final, et d'atteindre vos objectifs de manière itérative. Assurez-vous que l'architecture est conçue pour le libre-service et la contribution dès le départ. Mieux encore, concevez votre plate-forme en partant du principe que vous l'étendrez à des utilisateurs extérieurs à votre organisation ou unité commerciale. Supposons également qu’au fil du temps, à mesure que la technologie évolue, vous souhaitiez pouvoir remplacer des composants.
• Estimez le temps que vous pensez que cela prendra, puis doublez-le : l'important est de prendre le temps de réfléchir à toutes les capacités que vous devez développer dès le début, puis de consacrer l'effort approprié à chaque partie. Une fois que l'équipe technique combine cela avec la rapidité et estime le temps qu'il faudra pour créer chaque fonctionnalité, augmentez la quantité de tampon de 50 %. D'après mon expérience, cette estimation finit par être assez précise.
• Concentrez-vous sur les résultats commerciaux : Construire une excellente plateforme peut prendre beaucoup de temps. Il est important de séquencer votre travail afin que la valeur commerciale soit continuellement réalisée. Cela motive l’équipe, renforce la crédibilité et crée un cercle vertueux.
• Efforcez-vous de transparence et renforcez la communication : communiquez librement les décisions, les progrès et la feuille de route avec les parties prenantes. En plus de clarifier le travail en cours, clarifiez également ce qui n’est pas actuellement une priorité. Rédigez une bonne documentation pour encourager les autres à contribuer et à rejoindre facilement la plateforme.
• Commencez petit : même les meilleurs environnements de test et d'assurance qualité (AQ) peuvent passer à côté de problèmes qui ne deviennent apparents qu'après le déploiement en production. Pour les changements majeurs qui auront un impact évident sur les clients, commencez toujours par un petit groupe, puis élargissez le champ d'application après avoir constaté son efficacité dans un environnement de production à petite échelle.
• Soyez radicalement transparent et communiquez excessivement : partagez librement les décisions, les progrès et la feuille de route avec les parties prenantes. En plus de clarifier ce que vous faites, clarifiez également ce que vous ne priorisez pas actuellement. Investissez dans une documentation qui facilite la contribution et l'adhésion à la plateforme.
• Commencez petit : même les meilleurs environnements de test et d'assurance qualité peuvent manquer certains problèmes qui ne sont découverts qu'en production. Pour des changements importants qui auront un impact significatif sur les clients, commencez toujours par un petit groupe de personnes, puis augmentez progressivement à mesure que vous voyez les choses se produire dans une production à petite échelle. Si possible, utilisez des employés uniquement pour la population initiale lorsque les changements affectent les clients externes.
• Faites attention à une bonne gestion : les propriétaires de plateforme doivent prêter attention aux performances de la plateforme. Tous les problèmes doivent être révélés grâce à des mécanismes de contrôle et des alertes automatisées. Les exceptions doivent être traitées rapidement. La priorité doit être accordée à l’analyse des causes profondes et aux changements afin d’éviter que les problèmes ne se reproduisent. S’il n’y a aucun problème, célébrez de manière appropriée pour que l’équipe sache que c’est apprécié.
• Si cela semble trop beau pour être vrai... la surveillance des exceptions est un excellent moyen de garantir que l'exécution est cohérente avec l'intention. L’objectif est souvent zéro exception. Par exemple, le délai ne doit pas dépasser 200 millisecondes. Si le rapport d'exceptions n'affiche aucune exception, il y a probablement un problème avec votre surveillance. Forcez toujours une exception pour vous assurer qu’elle se déclenche correctement. Je comprends très bien cela.
• Une équipe heureuse est une équipe productive. Célébrez les réalisations, félicitez les membres de l’équipe lorsqu’ils fonctionnent bien et créez un environnement d’épanouissement intérieur. Mesurez régulièrement le bonheur de votre équipe et donnez-lui l’occasion de discuter de ce qui la rendrait plus heureuse et de l’essayer par elle-même pour répondre aux domaines d’insatisfaction.

Lorsqu'une équipe possède une culture forte fortement soutenue par la bonne plateforme technologique, les opportunités sont infinies. En combinant des plateformes cloud natives avec des données à grande échelle, les entreprises peuvent mieux progresser et expérimenter des produits et des expériences plus récents et plus innovants. Lorsque ces expériences permettent aux utilisateurs finaux et aux clients d’obtenir le produit ou le service dont ils ont besoin, au moment où ils en ont besoin, cela fait une énorme différence.

Lien original : https://venturebeat.com/ai/best-practices-for-building-machine-learning-platforms-on-the-cloud/

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