data science - Business-Digest https://business-digest.eu/tag/data-science-2/ Slogan de Business Digest Mon, 26 Sep 2022 14:13:32 +0000 fr-FR hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.0.2 https://business-digest.eu/wp-content/uploads/2021/01/cropped-Favicone-32x32.png data science - Business-Digest https://business-digest.eu/tag/data-science-2/ 32 32 Le bonheur est dans les data https://business-digest.eu/le-bonheur-est-dans-les-data/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=le-bonheur-est-dans-les-data Mon, 03 Oct 2022 08:30:00 +0000 https://business-digest.eu/?p=32984 Certains choix de vie sont déterminants et vous ne voulez pas vous tromper. Comment développer votre activité d’artiste ? Comment être plus heureux au quotidien ? Où vivre avec vos enfants ? Oubliez votre intuition ou les conseils de vos proches, cherchez les données !

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]]> Lorsqu’il a réalisé combien le base-ball a changé grâce à l’analyse de données, Seth Stephens-Davidowitz, data scientist, a voulu appliquer la même approche aux choix de vie. Et le résultat est plutôt convaincant, à condition d’aimer éplucher des études et de se livrer à un travail d’enquête pour trouver ces fameuses données. 

  • Vous voulez être plus heureux ? Vous gagnerez 8 points de bonheur en allant marcher dans un parc et en perdrez 4 à jouer à un jeu vidéo. Vous comprenez mieux la déprime liée au confinement ! 
  • Vous avez atteint une phase plateau dans votre activité professionnelle ? Misez sur la quantité de vos interactions et présentez votre travail à autant d’interlocuteurs que possible. Développer votre réseau vous aidera à favoriser le facteur chance : les artistes peintres les mieux payés sont ceux qui ont beaucoup produit et qui ont fait l’effort de présenter leurs œuvres à un maximum de galeries. 

Il existe probablement quelque part au moins une étude qui a la réponse à vos questions existentielles. L’auteur reste toutefois prudent. Il recommande de s’équiper d’un filtre à bullshit pour faire le tri dans des données parfois contradictoires ! 

Pour aller plus loin

“Data driven life decisions”

de Chase Jarvis et Seth Stephens-Davidowitz (Chase Jarvis, 18 mai 2022). 

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]]> Projets AI : les erreurs à éviter https://business-digest.eu/projets-ai-les-erreurs-a-eviter/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=projets-ai-les-erreurs-a-eviter Mon, 05 Jul 2021 08:30:00 +0000 https://business-digest.eu/?p=27872 Qui n'a pas lancé un projet basé sur l'intelligence artificielle et constaté que la rentabilité n'est pas forcément au rendez-vous ? Pourquoi ? Car les yeux rivés sur les algorithmes, on en oublie qu'ils sont un outil comme un autre, au service des affaires. Mais des solutions existent !

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]]> 5 chercheurs se sont penchés sur les cinq erreurs les plus courantes commises dans le cadre de projets fondés sur le data science. Et surtout, ils expliquent comment y remédier, à renfort d’exemples précis tirés du secteur bancaire indien. Leurs solutions ? Garder une vision globale de l’entreprise, sans être obnubilé par l’idée de mettre de l’IA partout. En effet, les problèmes se situent invariablement à l’interface entre la fonction data science et l’activité de l’entreprise en général. Fascinés par l’aura mystérieuse des algorithmes et des ingénieurs qui les concoctent façon boite noire, les managers en oublient de réfléchir à l’adéquation avec les besoins et processus actuels de l’entreprise. Il s’agit donc d’intégrer les nouveaux outils AI comme n’importe quels autres, en s’assurant de leur pertinence, du bon timing de leur implémentation, sans oublier de tester les outils eux-mêmes (en particulier pour éliminer les célèbres biais algorithmiques).    

Pour aller plus loin

“Why So Many Data Science Projects Fail to Deliver”

(Mayur P. Joshi, Ning Su, Robert D. Austin, and Anand K. Sundaram, MIT Sloan Management Review, Mars 2021).  

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]]> Comprendre comment ça marche – c’est vital https://business-digest.eu/comprendre-comment-ca-marche-cest-vital/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=comprendre-comment-ca-marche-cest-vital Mon, 05 Jul 2021 08:30:00 +0000 https://business-digest.eu/?p=27879 4 profs de Harvard et l’Insead nous racontent non seulement pourquoi l'intelligence artificielle peut se planter, mais détaillent aussi les risques pour les entreprises qui s'en servent et explorent (ouf !) des parades.

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]]> On le sait, le machine learning (des algorithmes adaptant leurs décisions à partir de données remises à jour) est faillible, pouvant envoyer une voiture en autopilote dans le décor ou émettre un diagnostic médical erroné. D’où l’image classique de la boite noire. Heureusement, Boris Babic et ses co-auteurs  réduisent plutôt l’AI à une boite à outils. Ils expliquent avec grande pédagogie les effets de la sélection des données, et de leur lien avec l’environnement dans lequel les décisions sont appliquées. Les exemples sont tellement parlant (notamment celui des images de lésions de la peau dans les diagnostics de cancer) qu’on a presque envie de rebaptiser l’IA intelligence aléatoire. Sans parler des risques légaux et éthiques pour les entreprises qui l’utilisent. Heureusement, il existe des solutions (dont le « verrouillage » des algorithmes). Un article indispensable à lire quand on utilise l’AI, non seulement pour se sentir plus malin qu’une machine, mais surtout pour se poser les bonnes questions.    

Pour aller plus loin

“When Machine Learning Goes Off the Rails, A guide to managing the risks”

(Boris Babic, I. Glenn Cohen, Theodoros Evgeniou et Sara Gerke, (Harvard Business Review, Janvier 2021).  

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