Le Machine Learning apporte non seulement un changement majeur dans la façon dont une entreprise envisage la technologie et se représente le produit final, mais également une forte demande pour un changement de paradigme culturel qui traverse l’ensemble du tissu de l’entreprise. En effet, il suit les personnes (métiers et IT), processus et outils utilisés par tous ceux qui participent à sa création, à la fourniture de services et à sa maintenance. Impliquer les différents acteurs concernés permet d’augmenter les chances de réduire les silos et problématiques d’accès à certaines données, et ainsi booster les projets ML.

Il existe une pénurie réelle d’experts qualifiés en Machine Learning sur le marché. Une façon intelligente de solutionner cela consiste, dans la mesure du possible, à investir en interne et à former et spécialiser l’équipe existante dans les nouvelles compétences dont elle a besoin pour intégrer une équipe ML opérationnelle. En outre, il est important lors de la constitution d’une équipe ML, de créer une combinaison de talents complémentaires (Data Engineers, Data Scientists, etc.), plutôt que de faire travailler un Data Scientist sur tâches souvent hors-périmètre et contre-productives.

L’apprentissage automatique automatisé (AutoML) représente un changement fondamental dans la façon dont les entreprises de toutes tailles abordent la Data Science, puisqu’il permet d’automatiser des tâches pénibles liées au Machine Learning. En outre, le MLOps, qui est un ensemble de techniques et de processus chargés de gérer la gestion du cycle de vie d’un modèle ML/DL, permet aux Data Scientists de se concentrer sur l’essentiel : la conception et l’entraînement de leurs modèles d’apprentissage automatique, en limitant le temps perdu.

Afin de garantir de bonnes performances et niveaux de qualité des modèles ML/DL, un suivi régulier est une nécessité. Les données et modèles pouvant fréquemment évoluer, cela assurerait une bonne préparation et analyse tout au long du cycle de vie des modèles ML/DL.