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La guerre des algorithmes

Aujourd’hui, il n’est pas évident de s’y retrouver sur le sujet de l’algorithmie. Mais d’ailleurs, qu’est-ce que c’est exactement un algorithme ? A quoi ça sert ? Et dans quel cadre faut-il l’utiliser ?

la guerre des algorithmes

Crédit photo : Freepik - @upklyak

Algorithme : définition et utilisation

Tout d’abord une définition, et je trouve celle du Larousse correcte : « Un Algorithme est un ensemble de règles opératoires dont l’application permet de résoudre un problème énoncé au moyen d’un nombre fini d’opérations. Un algorithme peut être traduit, grâce à un langage de programmation, en un programme exécutable par un ordinateur ».

Si on essaye de répondre aux 2 autres questions : A quoi ça sert ? Et dans quel cadre faut-il l’utiliser ? Je dirai que la mise en place d’un algorithme permet de se simplifier la vie (gain de temps, règle de gestion, automatisation, prévisions, …).

Son utilisation est au final la partie la plus délicate à appréhender. Elle se traduit en 3 étapes.

Identifier le périmètre d'intervention

A quel besoin métier répond-il ? 

La difficulté est de bien définir la problématique et d’identifier le périmètre d’intervention. C’est une étape qu’il ne faut pas négliger car c’est bien celle-ci qui va diriger les étapes suivantes. Il est donc nécessaire d’avoir un bon échange entre le métier, la technique et les producteurs experts en Data Science. La traduction du besoin est un élément essentiel afin que les équipes se comprennent, délivrent un bon algorithme et exploitent opérationnellement celui-ci. 

Très souvent, une négligence sur cette étape engendre beaucoup de temps et d’énergie passés pour au final une non-utilisation de l’algorithme et beaucoup de frustration.

Réaliser son algorithme

Viens ensuite, la réalisation de l’algorithme. Plusieurs méthodes s’offrent à nous. Cela dépend du besoin, de la complexité, et des outils à dispositions. 

Pour des besoins simples et cadrés, il n’est pas nécessaire d’utiliser des solutions de Data Sciences à tout prix. Un bon requêteur peut parfois faire l’affaire. Pour une optimisation des programmes créés, bien évidemment, même le simple programme peut se faire via les outils existants. 

Quand on arrive à des besoins plus complexes, nous voyons une tendance des experts à n’utiliser que des techniques de Machine Learning et/ou les dernières méthodes à la « mode » (Random Forest, Réseaux de neurones, Régression pénalisée, …). Nous sommes les 1ers à les utiliser, mais attention, ces méthodes et techniques ne répondent pas toujours de manière simple au besoin exprimé et parfois il est difficile de maîtriser et d’expliquer le résultat obtenu. 

A la question, que vous nous préconisez-vous ? Nous allons répondre, au-delà du pré requis de réponse au besoin, qu’il faut mixer les techniques et méthodes. Utiliser des méthodes traditionnelles et des nouvelles méthodes. Une bonne vieille régression logistique continue de faire le job et est aujourd’hui complètement maîtrisé par les Data Scientists, elle a aussi le gros avantage de présenter une équation facilement compréhensible par les équipes.

Exploiter son algorithme

L’exploitation de l’algorithme est devenue une étape indispensable à la création de performance. Cela ne veut pas dire qu’il ne faut plus essayer de nouveaux modèles dans le cadre de projet R&D, mais il est nécessaire d’exploiter certains algorithmes pour prouver l’utilité et la création de valeur. 

Dans cette partie, nous pouvons de nouveau distinguer 3 phases :
– Une phase de test afin de valider que l’algorithme fonctionne et apporte de la valeur.
– Une phase d’implémentation dans le ou les SI afin d’apporter cette couche d’intelligence à travers les outils de l’entreprise.
– Et une phase de mesure pour confirmer les tendances du test, calculer la création de valeur et valider la pérennité de l’algorithme.

Ces 3 phases sont indispensables pour obtenir le fruit des investissements liés aux algorithmes. Comme d’habitude, nous continuons de privilégier le pragmatisme et la communication au sein de ce type de projet. L’ennemi de l’algorithme est le temps de mise en place. Très souvent parce que les étapes n’ont pas été bien réalisées, on se retrouve avec des retards de livraison, des questionnements et des remises en cause qui suivent…

Pour terminer, le besoin identifié chez nos clients & prospects vient surtout sur les étapes 1 et 3 en accompagnement conseil, et sur l’étape 2 quand il existe un manque de ressource.

Bref, pour éviter d’être déçus, soyez méthodiques ou faites vous accompagner dans les premières étapes de ce type de projet.