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DataRobot dévoile un entraînement renforcé pour les citizen data scientists

En plus d’ajouts de fonctionnalités à sa plateforme, le spécialiste du machine learning automatisé a dévoilé une formation consacrée à la pratique de la data science.

Mark Labbe
par
Publié le: 18 juin 2020

DataRobot, éditeur d’une solution de machine learning automatisé, a dévoilé un nouveau programme de formation. Il a pour but de renforcer les compétences en intelligence artificielle des citizen data scientists, qu’ils soient des business analysts ou des data analysts.

Le programme payant « 10x : The Applied Data Science Academy » doit permettre d’acquérir des compétences pour identifier des problèmes, explorer des données, réaliser du feature engineering (de la préparation de données) et déployer des modèles algorithmiques. Il comprend 40 heures de formation pratique à effectuer à son rythme, 20 heures de travaux tuteurés et 40 heures pour la réalisation d’un démonstrateur.

En proposant ces cours, DataRobot met le pied dans un domaine déjà très fréquenté. Google, IBM et Microsoft sont quelques-uns des éditeurs à proposer depuis longtemps des formations gratuites ou payantes dédiées à l’intelligence artificielle.

C’est sans compter les cours administrés par les universités et certaines écoles ou encore les plateformes de formations en ligne comme edX ou Udemy.

Les formations consacrées à l'IA pullulent

« Il existe maintenant un grand nombre de ces programmes et certifications », déclare Dave Schubmehl, directeur de recherche, systèmes cognitifs – intelligence artificielle et analyse de contenus, chez IDC.

« Certaines de ces formations qui apportent des compétences et des connaissances dans des domaines tels que le développement de modèles de Deep learning peuvent s’avérer très utiles et intéressent les recruteurs », ajoute l’analyste. « Celles qui se concentrent sur un produit ou une chaîne d’outils particulière peuvent ne pas être aussi pertinentes, surtout si les outils en question ne sont pas largement répandus ».

Chez DataRobot, il s’agit d’une offre complémentaire à son catalogue de formations. La DataRobot University propose des cours adressés aux analystes, aux data scientists et aux enseignants. L’éditeur basé à Boston y adjoint un programme de soutien académique concocté en partenariat avec des universités et des écoles.

Bien que ces offres puissent apporter des compétences similaires, « La 10x Academy se concentre sur l'autonomisation des apprenants par le biais d'une formation pratique intense pour développer et accroître leurs compétences, plutôt que de passer par des partenariats avec des entreprises ou des universités", vante Dan Wright, directeur général de DataRobot.

La fameuse 10X Academy est réservée aux citizen data scientists. Elle fournit à ceux qui la terminent une certification professionnelle standardisée en data science appliquée, validée par DataRobot.

« Les organisations cherchent activement à recruter des data scientists qui ont une expérience pratique, les connaissances et les compétences nécessaires pour résoudre des problèmes métiers complexes et créer de la valeur en utilisant l’IA », assure Dan Wright. « Nous croyons que notre programme peut aider les personnes intéressées à développer ces compétences très recherchées et leur offrir un raccourci pour exercer une carrière dans ce domaine ».

La formation inclus également une version d’essai qui donne accès à la plateforme de DataRobot, à la communauté associée, au support et à des ressources pour trouver un emploi. Dan Wright a refusé de donner le coût d’un tel programme, mais assure qu’il est gratuit pour les 100 premiers participants qui le terminent.

Prédire les déplacements et les dérives algorithmiques

DataRobot a également dévoilé de nouvelles fonctionnalités intégrées dans sa plateforme.

Avec la version 6.1 de son Enterprise AI platform, l’éditeur ajoute de la détection d’anomalies non supervisée sur les données time series dans son produit Automated Time Series. DataRobot MLOps bénéficie d’une fonctionnalité pour comparer les modèles en production avec des modèles dits alternatifs pour voir lesquels seront les plus efficaces à travers le temps et de les remplacer au besoin, sans interruption de service.

La mise à jour offre également la possibilité aux utilisateurs de définir des conditions spécifiques à déclencher lorsqu'un modèle n'a pas confiance dans une prédiction, ainsi qu'une fonction permettant aux utilisateurs d'ajouter des données géospatiales à leurs modèles prédictifs.

« Les données géospatiales peuvent être très importantes dans les applications d’intelligence artificielle », estime Dave Schubmehl.

Avec le consentement de l’utilisateur, une entreprise pourrait créer une application ciblant les personnes susceptibles de manger dans certains restaurants. « L’application pourrait prendre en compte des données sur la localisation du client potentiel par rapport aux enseignes ou s’il y mange le midi ou le soir », illustre l’analyste chez IDC.

Avec ces données, un modèle algorithmique pourrait alors envoyer des offres automatisées aux clients potentiels. Ces offres pourraient être personnalisées et sûrement plus efficaces qu’une campagne marketing plus traditionnel, selon lui.

Une telle fonctionnalité peut également servir à développer des solutions intelligentes dans le domaine de la supply chain, dans l’estimation immobilière ou de la gestion du trafic routier.

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