SAS facilite la mise en production des modèles open source pour aider les organisations à prendre plus rapidement de meilleures décisions

La nouvelle solution rationalise la gestion des modèles analytiques pour lever les freins du « last mile »

Avec l’accélération de l’adoption de l’IA et de l’apprentissage automatique, et l’accessibilité accrue des logiciels open source, les data scientists doivent créer plus de modèles analytiques que jamais. Cependant, cela ne génère pas de croissance de valeur, car peu de modèles sortent du laboratoire pour être mis en production. SAS, le leader de l’analytique, souhaite lever ce frein. Avec le nouveau SAS® Open Model Manager, l’éditeur aide les organisations à opérationnaliser leurs modèles et à tirer parti de leurs données pour prendre plus rapidement de meilleures décisions.

Beaucoup d’entreprises peinent à franchir le dernier kilomètre de l’analytique (« the last mile »), notamment à cause de processus manuels laborieux et de processus collaboratifs incohérents entre utilisateurs métiers et équipes informatiques. Le passage du développement au déploiement est considérablement simplifié en optimisant le développement, la production et l’automatisation des modèles.

Une enquête publiée par IDC révèle que moins de la moitié des organisations considèrent que leurs modèles analytiques sont suffisamment exploités, et seuls 14 % des répondants estiment que la production de leurs data scientists est pleinement opérationnalisée. SAS Open Model Manager permet aux entreprises de rationaliser le passage des modèles analytiques du laboratoire à la production, et est également capable de superviser et de revalider leurs performances.

« Les organisations maîtrisent bien la création et l’entraînement de modèles analytiques, y compris open source. En revanche, elles accusent souvent des lacunes dans leur opérationnalisation et leur mise en production. Une grande partie du travail accompli par leurs data scientists est ainsi perdue », explique Chandana Gopal, directrice de recherche sur les solutions de business analytics chez IDC. « Il existe une réelle demande pour une nouvelle génération de solutions de gestion des modèles permettant aux data scientists de développer dans la langue de leur choix, cataloguer et déployer leurs modèles analytiques de façon appropriée. Les organisations peuvent ainsi tirer la valeur de leurs actifs analytiques, et profiter d’une plus grande transparence grâce à une supervision en continu. »

Gérer les modèles pour créer de la valeur

La société philippine Globe Telecom était elle aussi confrontée à des problématiques de déploiement de modèles. Malgré l’implémentation de modèles sur SAS et des plateformes open source, l’opérateur mobile et fixe était contraint par un processus manuel et lent, ainsi qu’un manque de gouvernance. Grâce à SAS, Globe Telecom a considérablement réduit ses délais de déploiement, tout en travaillant sans accroc à la fois sur des logiciels SAS et open source.

« Nous nous appuyons sur des modèles analytiques pour construire une offre adaptée à nos 65 millions de clients, tisser et renforcer nos liens avec eux, et prendre plus rapidement de meilleures décisions », déclare Dan Natindim, vice-président et responsable des données d’entreprise chez Globe Telecom. « Globe analyse l’ensemble des données disponibles (clients, facturation, réseau, etc.). Puis, grâce à nos modèles SAS et open source, nous faisons en sorte de répondre aux besoins de l’ensemble de notre clientèle. »

Enregistrer, déployer et superviser des modèles open source

En rapprochant les data scientists des équipes informatiques et de développement, SAS Open Model Manager permet aux organisations d’enregistrer, déployer et superviser des modèles open source dans un environnement centralisé. Disponible en novembre, la solution offre une intégration fluide avec Python et R. Les utilisateurs peuvent ainsi comparer et évaluer différents modèles, gérer leurs champions et challengers, et accéder à des fonctions préintégrées de suivi des performances afin de décider rapidement s’ils doivent entraîner à nouveau leurs modèles, les abandonner ou en développer de nouveaux.

La simplification de la publication et des processus d’évaluation offre davantage de flexibilité. Les entreprises peuvent alors déployer des modèles en quelques clics, par lots et en temps réel, sur différents environnements de production. SAS Open Model Manager améliore également les processus de gouvernance en aidant les utilisateurs à mieux comprendre la fonction et les performances des modèles déployés au fil du temps. Sans supervision en continu de la dégradation d’un modèle, les entreprises passent à côté d’une valeur et d’opportunités.

SAS Open Model Manager sera disponible sur des infrastructures de conteneurs (Docker ou encore Kubernetes). Les utilisateurs bénéficieront ainsi d’une image portable et légère qui pourra être déployée dans des clouds privés ou publics. En outre, la solution étant spécifiquement conçue pour répondre aux besoins de la communauté open source, aucune autre technologie SAS n’est nécessaire.

ModelOps est un autre élément clé essentiel à la gestion du dernier kilomètre de l’analytique – le moment où les organisations font passer leurs modèles du laboratoire en production, aussi vite que possible, tout en garantissant des résultats de qualité. Avec ModelOps, les entreprises peuvent les gérer et les mettre à l’échelle pour répondre à la demande, et les superviser en continu afin de repérer et de corriger les premiers signes de dégradation. Ne pas adopter cette solution, c’est courir le risque d’être confronté à de multiples problèmes de mise à l’échelle de modèles analytiques, et de se retrouver distancé par la concurrence.

Cette annonce a été effectuée à l’occasion de la conférence Analytics Experience de Milan. Ce congrès technologique organisé par SAS réunit des milliers de participants sur place et en ligne afin de partager leurs idées sur l’analytique et les usages de l’Intelligence artificielle.

* Enquête et entretiens d’IDC sur l’analytique prédictive et avancée, n = 400, 2017 – 2019

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