Projet Data Science : le guide complet pour le mener à bien !

Évaluer les besoins d’un projet Data et les traduire en problématique Data : comment procéder ?

Avant de vous lancer dans un projet Data ou Data Science, il est primordial de déterminer les besoins de l’entreprise et de les formaliser en une problématique Data claire. En d’autres termes, il faut définir les outils à utiliser, les analyses à mener et les livrables à produire afin de garantir que le projet réponde efficacement aux attentes métiers.

Alors, comment évalue-t-on ces besoins et comment les traduit-on en problématique Data ?

Comment définir le besoin en amont ?

Cela passe d’abord par le management et la collecte de retours métiers. L’objectif est de faire émerger des besoins précis que l’on pourra résoudre grâce à la Data. Pour cela, vous pouvez mettre en place :

• Des ateliers de Design Thinking : ils permettent de faire ressortir les besoins réels en impliquant les utilisateurs finaux et les parties prenantes.
• Des techniques de Mind Mapping : elles servent à visualiser et organiser les différentes problématiques rencontrées dans l’entreprise.

Bien entendu, il existe de nombreuses autres méthodes pour faire émerger des besoins. Si vous voulez approfondir, vous pouvez par exemple consulter des ressources spécialisées comme la French Future Academy. L’essentiel est que les équipes métiers — au cœur du réacteur — parviennent à formuler clairement le problème à résoudre, qu’elles présenteront ensuite à l’équipe Data.

Comment traduire le besoin ?

Une fois le problème identifié, il est temps de réunir les équipes métiers et les équipes Data pour discuter ensemble. L’objectif de cette étape importante est double :

1. Clarifier le besoin : les équipes métiers exposent précisément leurs attentes et les enjeux associés.
2. Déterminer les technologies et la faisabilité : les équipes Data évaluent les outils, les ressources techniques, l’infrastructure existante et valident la faisabilité du projet.

En effet, il n’est pas rare que la mise en place d’un projet Data se confronte à d’autres problématiques, notamment liées à l’infrastructure. Dans ce cas, il faudra parfois repenser certains éléments techniques (mise à niveau des serveurs, choix d’une plateforme Cloud, outils de data visualisation, etc.) avant de pouvoir lancer l’analyse de données proprement dite.

Quelles sont les étapes d'un un projet en Data Science ?

Un projet Data Science passe généralement par quatre grandes étapes :

1. Collecte de la donnée
2. Exploration de la donnée
3. Exploitation de la donnée
4. Mise en production

Ces phases forment le socle de tout projet Data : de la récupération initiale des informations à la mise à disposition d’un modèle ou d’un dashboard en production, chaque étape doit être maîtrisée pour garantir le succès de l’initiative.

Étape 1 : Collecte de la donnée

Qu'est-ce que la collecte de données ?

La collecte de données est une phase cruciale dans un projet Data Science. Sans données pertinentes, il est impossible d’obtenir des résultats fiables, même avec des algorithmes de pointe. Cette étape requiert donc une attention particulière afin de s’assurer que la qualité et la pertinence des informations recueillies répondent aux besoins métiers.

Où collecter la donnée ?

• Bases de données internes (SQL, fichiers Excel, etc.)
• Data Lakes : pour les entreprises disposant d’une infrastructure plus avancée, un Data Lake stocke des données brutes en grande quantité.
• Sources externes : il est parfois nécessaire de collecter des données sur le web (web scraping) pour enrichir les jeux de données existants.

Souvent, la donnée est répartie dans différentes sources. Vous devrez donc mettre en place des processus d’ETL (Extract, Transform, Load) pour extraire la donnée, la transformer puis la charger dans un Data Warehouse centralisé où vous pourrez démarrer vos analyses.

Quels outils utiliser pour collecter de la donnée ?

Étape 2 : Exploration de la donnée

Qu'est-ce que l'exploration de la donnée ?

Une fois la donnée collectée, il faut la comprendre et l’analyser. Cette étape d’exploration permet d’identifier les grandes tendances, de calculer les principales statistiques (moyennes, variances, corrélations) et de vérifier la qualité des informations (données manquantes, valeurs aberrantes, etc.).

Comment explorer la donnée ?

1. Étude statistique descriptive : calculez les indicateurs de base (moyennes, écarts-types, quartiles, etc.) pour un premier aperçu global.
2. Data Visualisation : représentez graphiquement les variables pour mettre en évidence les distributions, les corrélations et les tendances importantes.

Quels outils utiliser pour l'exploration de la donnée ?

Étape 3 : Exploitation de la donnée 

Qu'est-ce que l'exploitation de la donnée ?

L’exploitation consiste à donner de la valeur à la donnée. Souvent, cela implique la mise en œuvre d’algorithmes de Machine Learning ou de Deep Learning pour répondre à la problématique métier. À ce stade, on s’intéresse à la modélisation (par exemple un modèle de prédiction ou de recommandation) et à la résolution concrète du problème défini initialement.

Est-ce que l’exploitation implique toujours du Machine Learning ?

Pas forcément. L’objectif est avant tout de transformer les données en informations utiles :

• Création de tableaux de bord (dashboards) pour le suivi d’indicateurs (KPIs)
• Études statistiques avancées
• Mise en place d’un modèle de Machine Learning ou Deep Learning

Le dénominateur commun reste la valeur ajoutée que vous apportez à l’entreprise grâce aux insights ou aux prédictions tirés des données.

Quels outils utiliser pour exploiter de la donnée ?

Étape 4 : Mise en production

Qu'est-ce que la mise en production ?

Également appelée déploiement, la mise en production vise à intégrer le modèle ou les analyses dans l’écosystème de l’entreprise, afin qu’ils soient opérationnels et utilisés par tous (collaborateurs, clients ou utilisateurs finaux). Par exemple, si une application mobile comme Snapchat développe un nouveau filtre basé sur l’IA, il doit être déployé pour être accessible à des millions d’utilisateurs.

Cette étape est souvent prise en charge par des profils de Data Engineers ou de Machine Learning Engineers, car elle requiert de solides compétences en infrastructure et en automatisation. 

Quels outils utiliser pour le déploiement ?

4 conseils pour mener un projet Data Science à bien

1. Ne négligez pas la phase de préprocessing et de collecte

La préparation des données est une étape clé dans la réussite d’un projet Data. Si vos données sont incomplètes, mal structurées ou non pertinentes, vos résultats ne seront pas fiables. Prenez donc le temps nécessaire pour :

• Qualifier la donnée : vérifier sa qualité, son format et sa cohérence.
• Mettre en place de bons processus de collecte : automatiser l’extraction, valider l’intégrité et mettre en place des contrôles réguliers.

En d’autres termes, mieux vaut investir dans la qualité des données dès le départ pour éviter des blocages coûteux plus tard.

2. Faites simple

Les algorithmes de Machine Learning complexes sont tentants, mais ils peuvent compliquer inutilement la mise en production. Plus un modèle est sophistiqué, plus il sera difficile à déployer et à maintenir à grande échelle. Parfois, un modèle plus simple (mais suffisamment performant) sera :

• Plus rapide à itérer.
• Plus robuste (moins de risques de surapprentissage).
• Plus facile à mettre en production.

N’oubliez pas : l’objectif est de créer de la valeur métier, pas seulement de gagner un concours Kaggle.

3. Itérez

Les 4 étapes d’un projet Data Science (collecte, exploration, exploitation, mise en production) ne doivent pas être gérées de manière linéaire. Adoptez plutôt une approche itérative :

• Commencez par un prototype sur un petit échantillon de données.
• Mettez rapidement ce prototype en place pour recueillir des retours.
• Revenez ensuite à la phase de collecte si nécessaire pour améliorer la qualité ou la pertinence des données.

Cette démarche en boucle vous permettra de valider rapidement vos hypothèses et d’ajuster la trajectoire du projet au fur et à mesure.

4. Des résultats négatifs sont tout de même des résultats !

Il arrive qu’un projet Data Science n’aboutisse pas à un déploiement concret (performance insuffisante, données inadaptées, etc.). Ne considérez pas pour autant que tout est perdu. Ce type de résultat démontre au contraire :

• La nécessité de récolter ou générer de meilleures données.
• La possibilité qu’un autre algorithme ou une autre approche puisse être plus adaptée.
• Les limites du contexte métier actuel (parfois, le jeu de données doit évoluer).

C’est une étape courante dans la vie d’un projet Data. L’important est de capitaliser sur ces enseignements pour relancer un cycle d’itération plus pertinent.

Bonus : pensez aux solutions spécialisées

Pour l’exécution et le déploiement de vos projets Data Science, vous pouvez également vous tourner vers des solutions spécialisées, comme la Plateforme DataOps Saagie, qui facilitent la mise en place, la gestion et l’automatisation des workflows Data. Cela peut s’avérer particulièrement utile pour :

• L’intégration et l’orchestration de différentes briques technologiques.
• Le versioning et le monitoring des modèles.
• La collaboration efficace entre Data Engineers, Data Scientists et équipes métiers.

En s’appuyant sur ce type de plateforme, vous maximiserez vos chances de mener à bien vos projets Data et d’en retirer une véritable valeur ajoutée pour votre organisation.

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