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AlgoDeep

Création d’une plate-forme de mise à l’échelle d’algorithmes

Comment Alien6 a conçu puis implémenté le socle technologique indispensable au déploiement industriel et sécurisé de l’Intelligence Artificielle Scientifique au sein du département Recherche et Innovation d’un acteur majeur de la cosmétique ?


Services
  • Architecture
  • Intégration
  • Data Science
Secteur
  • Cosmétique
Années
  • 2018-2021
Durée (CAPEX)
  • 12 mois

Mission proposée

L’équipe en charge du calcul scientifique souhaitait faciliter la diffusion d’algorithmes et de modèles scientifiques maison auprès des 4000 chercheurs du groupe. Par l’entremise des équipes IT, Alien6 a eu le privilège d’être sollicité début 2018 pour répondre à ce projet ambitieux, concevoir, implémenter puis maintenir en conditions opérationnelles une plateforme qui puisse s’appuyer sur le Cloud pour exposer à large échelle de nouvelles capacités de calcul au sein du Système d’Information du département Recherche & Innovation. Une fois exposées, ces capacités de calcul offraient la possibilité de concevoir des applications augmentées dans le respect des normes et exigences en termes d’achitecture et de sécurité.

L’objectif était double : il s’agissait, tout d’abord, de faciliter les échanges entre équipes scientifiques et ainsi maximiser les usages du Système d’Information. L’idée n’était pas le simple partage de Notebooks entre analystes mais de construire une chaine de connaissances complète qui puisse bénéficier à tous nos chercheurs en s’appuyant sur l’expertise et le savoir-faire de nos collègues. Au sein de l’équipe architecture, nous souhaitions également saisir l’opportunité de ce projet pour évaluer notre capacité à intégrer les technologies proposées par Alien6 dans notre architecture de référence puis identifier, à une maille assez fine, les impacts sur nos différents processus IT.

L.F.,
Architecte Scientifique

Le client

Pure Player et Leader de la Beauté, ce groupe centenaire et international de l’industrie cosmétique s’appuie sur l’excellence de ses collaborateurs et partenaires pour satisfaire à la pluralité des besoins et aspirations de chacun en termes de Beauté. Dans une démarche de progrés continu, les équipes de la Recherche & Innovation s’emploient à pouvoir offrir à tous, une beauté toujours plus inclusive et personnalisée qui repose sur une utilisation toujours plus précise de données, d’algorithmes et d’Intelligence Artificielle.

Exigences & Contraintes

Pluralité
Pluralité

Les algorithmes peuvent être de différentes natures (Statistiques, Machine Learning, Deep Learning, ...), quelque soit le langage utilisé (R, Python, C/C++, ...) et quelque soit la librairie (Keras, TensorFlow, ...)

Elasticité
Elasticité et Adaptativité

Qu'ils necessitent quelques millisecondes ou plusieurs jours de traitement, les algorithmes doivent pouvoir être appelés à la demande et par quiconque bénéficiant des habilitations requises

Hybridation
Hybridation

La plateforme doit pouvoir servir des algorithmes diffusés localement ou sur un Cloud public dans le respect des normes de sécurité du groupe

Conformité
Conformité et Supportabilité

La plateforme doit pouvoir être installée, maintenue et supervisée par les équipes en place

Les utilisateurs

Data
Data Scientists

Les Data Scientists ont la responsabilité de concevoir des modèles et algorithmes qui seront, une fois déployés sur la plateforme, consommés par les différentes briques logicielles du Système d'Information

Chercheurs
Chercheurs

Au même titre que les data scientists, les chercheurs exposent leurs modèles sur la plateforme. D'autres, s'appuient sur une librairie d'algorithmes ou des applications qui intègrent des librairies pour valider leurs hypothèses de travail.

Développeurs
Développeurs

Les Développeurs s'appuient sur des services augmentés pour concevoir des applications intelligentes à destination des chercheurs ou étendre les capacités des briques logicielles existantes.

Les résultats

Une chaine logicielle augmentée et intelligente

Les modèles peuvent être consommés en simultané par des dizaines d’applications et indirectement par des centaines de chercheurs. Les Data Scientists peuvent affiner leurs modèles et régulièrement les mettre à jour sans se soucier des contraintes techniques sous-jacentes.

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