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Atelier 6 - de 11h00 à 12h30
IA et calcul scientifique : accélérer l’innovation dans les domaines académiques et industriels
Présidé par Eric Petit, Research engineer, HPC application specialist, Intel and Michaël Krajecki, Agence de l’Innovation de Défense (AID)
La fabrication des algorithmes de recommandation: une aventure humaine
Dans un environnement concurrentiel acharné, il est indispensable de produire une proposition de valeur élevée afin de fidéliser les utilisateurs. Pour Deezer, acteur majeur du streaming musical. Les algorithmes de recommandation représentent un élément clé pour y parvenir.
Cette présentation prendra en fil rouge le Flow, algorithme permettant en temps réel de produire une radio musicale totalement personnalisée qui s'adapte aux goûts et aux envies de chacun. Elle s'attachera à montrer comment créer, maintenir et faire évoluer de tels algorithmes dans un environnement industriel aux contraintes fortes. Un tel processus s'inscrit dans une démarche mettant constamment l'expérience de l'utilisateur au premier plan. Elle mettra aussi en avant la collaboration entre les humains et les machines.
Car en effet, si les modèles de machine learning sont au cœur des algorithmes de recommandation, ils n'en sont pas les uniques constituants. A l'algorithme"", il faut plutôt substituer une vision d'un ensemble d'algorithmes travaillant de concert, mêlant modèles avancés de machine learning, règles métiers et traitement massif des données d'entrée. Chaque étape est le fruit de compromis techniques, scientifiques mais avant tout humains: comment interpréter ces données ? Comment choisir les modèles ? Comment les mettre en œuvre pour qu'ils répondent aux contraintes techniques d'un service de streaming ? A chaque étape, ce sont les décisions des différents acteurs à l'oeuvre (product manager, data scientistes, développeurs, designer, experts musicaux... ) qui vont produire du sens et transformer un objet technique fait d'informatique et de mathématiques en un outil au service de nos utilisateurs capable de leur procurer des émotions.
Dès lors, coordonner le travail entre ces acteurs et permettre de réaliser des algorithmes, d’itérer et coupler les dernières avancées de l’état de l’art en machine learning avec des contraintes de mise en production rapide demande une organisation totalement pensée pour cet objectif. Cette organisation doit relever des défis majeurs: adapter le cadre agile à un rythme et une incertitude liée aux problématiques de data science, tirer meilleur parti des spécialisations de chacun tout en oeuvrant à un but commun, aligner les cultures variées des différents métiers d’une entreprise à la prise de décision assistée par la donnée... Mais au final, quelque soit les choix discutés et proposés, une seule personne aura le dernier mot: l’utilisateur.
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Biographie : Docteur en physique quantique et après 5 ans passé dans le domaine du HPC, Thomas Bouabça est responsable chez Deezer des équipes de data science en charge d'améliorer la personnalisation du produit. |
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