AT&T explore les pratiques collectives en matière de science des données et d'automatisation

Je crois que tout le monde a fait l'expérience que si une organisation veut promouvoir sa propre transformation grâce aux données et à la technologie, alors s'appuyer uniquement sur des experts techniques ne suffit pas pour atteindre l'objectif. D'autres « amateurs », ou non-professionnels, doivent également être impliqués dans le développement d'applications, l'analyse de données et les flux de travail automatisés. De nombreuses entreprises ont fait leurs propres tentatives dans ce type d'exploration, et AT&T est évidemment mieux placé pour explorer les capacités de tous les employés et tirer parti des efforts collectifs pour résoudre les problèmes de science des données et d'automatisation.

Ce type de réflexion vient d'un fait cruel : aucune organisation ne dispose de suffisamment de data scientists professionnels et d'experts en automatisation, elle ne peut donc pas effectuer tout le travail d'analyse et d'IA requis pour une transformation réussie. Andy Markus, directeur des données d'AT&T, a déclaré que le géant des télécommunications s'efforçait d'intégrer l'IA et l'automatisation au cœur de son activité. Après la scission de WarnerMedia début 2022, AT&T n'a plus les attributs d'une entreprise de divertissement et est devenue une pure entreprise de télécommunications, avec des données abondantes et des talents capables d'extraire des informations. L’exploration collective ne convient peut-être pas à toutes les entreprises, mais elle convient certainement à AT&T. En plus de centaines de data scientists professionnels et d'experts en automatisation, AT&T compte également de nombreux autres développeurs ordinaires parmi son personnel.

Vulgarisation de la science des données

AT&T a toujours eu une culture d'entreprise centrée sur les données et l'entreprise a travaillé dur pour encourager les employés à utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour effectuer des analyses de données. Mark Austin, directeur de la science des données, de l'IA et de l'automatisation chez AT&T, a déclaré dans une interview que l'objectif de l'entreprise est de prendre en charge tous les aspects du pipeline d'apprentissage automatique, y compris la recherche de données appropriées, l'obtention de données, l'ingénierie des données pour créer les fonctions requises, créer des modèles, déployer des modèles en production, surveiller les performances des modèles au fil du temps et mettre en œuvre efficacement la gestion des modèles. Comme dans la plupart des entreprises, les trois premiers domaines de contenu occupent 80 % du temps d'un développeur, et AT&T s'efforce de réduire ce pourcentage.

À cette fin, AT&T a coopéré avec H2O.ai, un fournisseur de services de plateforme cloud d'IA, pour établir un « magasin » de fonctionnalités pour les données sources couramment utilisées et les données dérivées, réduisant ainsi le besoin d'un tri de données extrêmement chronophage. Les experts et les amateurs en science des données ne tarissent pas d’éloges sur son efficacité. Moins d'un an après le lancement du Feature Store, plus de 26 000 fonctionnalités ont été ouvertes aux utilisateurs de données professionnels et amateurs. En outre, les modèles de science des données sont souvent associés aux projets Pinnacle, un programme de crowdsourcing par compétition interne similaire à Kaggle. Austin a expliqué que ce mécanisme de concurrence peut souvent améliorer les performances du modèle de près de 30 % en moyenne. Le processus implique non seulement une série de solutions autoML collaboratives, mais intègre également des algorithmes et des intégrations innovants provenant de centaines de scientifiques et ingénieurs de données d'AT&T.

Vulgarisation populaire de l'automatisation

AT&T a commencé à promouvoir l'automatisation des entreprises grâce à la technologie d'automatisation des processus robotiques dès 2015. Depuis, l’entreprise a installé plus de 3 000 robots dans des environnements de production. Après la première année d'expérimentation, AT&T a créé son premier centre d'excellence en automatisation (ACoE), qui emploie actuellement 20 employés à temps plein et plusieurs sous-traitants. Mais les explorations en matière d’automatisation de l’entreprise n’auraient jamais pu se développer rapidement sans la participation active des employés de base. Austin a suivi attentivement chaque projet et a été surpris de constater que jusqu'à 92 % des implémentations de RPA ont eu lieu en dehors du centre d'excellence.

Au fil du temps, l'automatisation des processus a créé une valeur considérable pour AT&T. Austin a déclaré que la combinaison flexible de solutions de mise en œuvre de robots permet d'économiser environ 17 millions de minutes d'opérations manuelles chaque année, génère des centaines de millions de dollars de revenus annuels moyens et permet d'obtenir un taux de retour sur investissement allant jusqu'à 20 fois.

L'analyse et l'IA sont également des projets dont Austin est en charge, et il attend également avec impatience l'opportunité d'intégrer des fonctions d'apprentissage automatique et d'IA dans l'automatisation des processus robotiques. Son équipe a construit plusieurs implémentations RPA couvrant le traitement du langage naturel, la reconnaissance optique de caractères (OCR) et la prise de décision basée sur l'apprentissage automatique. De nombreuses entreprises aiment parler d'« automatisation intelligente », mais AT&T est l'une des rares entreprises à pouvoir réellement atteindre cet objectif.

Développer les capacités techniques des employés

AT&T a réalisé que l'exploration collective de la science des données et du développement de l'automatisation ne peut être séparée des capacités techniques et du soutien en ressources nécessaires. Dans le domaine de la science des données, l'entreprise a développé une infrastructure technique étendue pour aider les participants professionnels et amateurs à rejoindre l'équipe de recherche sur l'apprentissage automatique automatisé. Il comprend les fonctionnalités suivantes :

• Utilisez jusqu'à sept outils AutoML différents simultanément et rivalisez entre eux pour voir quelle option crée le modèle de la plus haute qualité ;
• Certains outils AutoML peuvent participer directement au déploiement en production de modèles sélectionnés
• Peuvent être utilisés via des machines. Apprenez à analyser ; divers ensembles de données réutilisables ;
• Fournir un outil de recherche sémantique intuitif, tel que le renvoi de toutes les "fonctionnalités liées au désabonnement" ;
• Fournir un outil d'apprentissage automatique et d'exploitation "Watchtower for MLOps+", qui permet non seulement de surveiller les données et l'IA ( traditionnellement connu sous le nom de MLOps) tout en suivant également l'ensemble des activités sur l'ensemble du pipeline métier (applications, appels API, etc.).

En termes d'automatisation technique, AT&T utilise Microsoft Power Automate comme outil de référence, ce qui abaisse considérablement le seuil de participation nationale. Cet outil peut être intégré aux outils Microsoft Office, PowerBI et même aux modèles d'apprentissage automatique Azure. AT&T gère également un marché de robots « Bot Marketplace », où les employés ordinaires peuvent choisir des solutions d'automatisation développées et obtenir des conseils de configuration auprès du centre d'excellence d'automatisation si nécessaire. Chaque mois, environ 75 nouveaux composants d'automatisation réutilisables sont ajoutés au marché.

Cultiver les capacités humaines

AT&T promeut également activement la création de communautés et prête attention aux fondements humains de l'exploration collective de la science des données et de l'automatisation. En termes de science des données, l'entreprise a mis en place un « AI Popular Forum » pour organiser chaque semaine des démonstrations en ligne, partager des solutions à des problèmes spécifiques et annoncer les fonctions développées aux participants. L’événement attire chaque semaine environ 200 employés, dont la plupart ne sont pas des data scientists professionnels et dont beaucoup ne savent même pas coder. AT&T a également compilé un ensemble de supports de formation en ligne couvrant tous les aspects de la science des données, avec un total de 575 cours parmi lesquels choisir, et propose une certification officielle pour divers outils de fournisseurs.

La construction de la communauté de l'automatisation consiste principalement à proposer 40 heures de formations aux salariés qui souhaitent y participer. De plus, l'Automation Center of Excellence organise chaque année un « Automation Summit » permettant aux équipes internes de présenter et de partager leurs projets d'automatisation.

Actuellement, certaines entreprises et développeurs professionnels d'IA sont encore sceptiques quant au rôle des participants ordinaires dans la création de modèles et les solutions d'automatisation. Cependant, AT&T a prouvé par des actions concrètes que tant qu'elle fournit aux employés ordinaires les bons outils et ressources, elle sera en mesure d'établir la faisabilité et de créer de la valeur économique. Face à un marché du travail tendu dans le domaine de la science des données et de l'automatisation, AT&T prouve qu'une stratégie d'intégration bien planifiée peut créer des talents de remplacement pour combler le vide.

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