📊 Automatisation d’un projet de machine learning avec Dataiku : une étude de cas inspirante !
L’automatisation n’est pas seulement un gain de temps, c’est aussi une clé pour maximiser l’efficacité des projets de machine learning. Voici un exemple concret de la manière dont une entreprise a utilisé Dataiku pour transformer son workflow. 🚀
🔹 Le défi : un flux manuel et complexe
Une entreprise énergétique, comme Enedis, souhaitait prédire les pannes sur ses infrastructures en analysant des données massives provenant de capteurs IoT. Les processus manuels rendaient le projet lent et peu scalable.
🔹 La solution : automatisation avec Dataiku
◼️ Collecte des données : Les données des capteurs (température, charge, etc.) ont été automatiquement intégrées via des connecteurs Dataiku.
◼️ Préparation automatisée : Nettoyage, imputation des valeurs manquantes et création de nouvelles variables grâce à des recettes visuelles.
◼️ Entraînement des modèles : Des pipelines d’apprentissage supervisé ont été configurés pour entraîner plusieurs algorithmes et sélectionner le meilleur.
◼️ Déploiement automatisé : Les prédictions ont été intégrées en temps réel dans des tableaux de bord pour permettre une intervention proactive.
◼️ Monitoring et maintenance : Les scénarios automatisés surveillent en permanence la qualité des données et la performance des modèles.
🔹 Les résultats
◼️ Réduction de 30 % des interruptions grâce à la détection proactive des pannes.
◼️ Diminution du temps de traitement des données de plusieurs heures à quelques minutes.
◼️ Amélioration de la précision des modèles grâce à une mise à jour régulière des données et des paramètres.
🌟 Un modèle à suivre pour d’autres entreprises
Ce projet illustre comment l’automatisation avec Dataiku peut rendre un workflow complexe plus rapide, fiable et performant, tout en libérant les équipes pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.
💡 Quels résultats avez-vous obtenus grâce à l’automatisation dans Dataiku ?
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