La Gouvernance des Projets ML : Clé d’un Succès Durable

Dans un monde où le machine learning transforme industries et entreprises, le succès ne repose pas uniquement sur la puissance des algorithmes ou la qualité des données. La véritable magie opère lorsque la gouvernance, souvent sous-estimée, entre en jeu. Imaginez une équipe naviguant sans boussole dans un océan de données : sans structure claire, les projets dérivent, les risques explosent, et les opportunités s'évanouissent.

 

La gouvernance d’un projet de machine learning est cette boussole. Elle établit un cadre pour aligner les objectifs techniques et stratégiques, garantir l'éthique, assurer la transparence, et surtout, maximiser l’impact des modèles déployés. Dans cet article, nous explorons pourquoi et comment mettre en place une gouvernance robuste pour transformer vos ambitions en succès mesurables et durables.

Prêt(e) à révolutionner la gestion de vos projets ML ? Suivez l'équipe à mettre en place ci-dessous:

Gouvernance: (Organisation humaine, rôles et responsabilités)

Project Manager

• Rôles et responsabilités :
  • RACI bien défini
  • Instances de gouvernance définies : comités de pilotage, opérationnel
  • Diriger et coordonner l'ensemble du projet.
  • Assurer la communication entre les différentes parties prenantes.
  • Gérer le budget, le calendrier et les ressources du projet.
  • Surveiller les risques et prendre des mesures correctives en cas de besoin.
• Engagement :
  • Types d’engagement : best effort, forfait, SLA
  • S'assurer que le projet avance selon le plan établi.
  • Maintenir la transparence avec les parties prenantes.

Product Owner

• Rôle et responsabilités :

• • Définir la vision du produit et les objectifs à long terme.
  • Prioriser les fonctionnalités et les tâches en fonction de la valeur ajoutée pour le client.
  • Travailler en étroite collaboration avec les parties prenantes pour comprendre leurs besoins et attentes.
  • Maintenir et gérer le backlog produit, en veillant à ce que les équipes aient toujours une vision claire des priorités.
  • Participer aux réunions de planification, de revue et de rétrospective pour s'assurer que le produit évolue conformément aux attentes.

• Engagement :
  • Garantir que le produit final répond aux besoins des utilisateurs et aux objectifs commerciaux.
  • Assurer une communication continue et efficace entre les parties prenantes et l'équipe de développement.
  • Être disponible pour répondre aux questions et fournir des clarifications tout au long du cycle de développement.

Data Scientist

• Rôle et responsabilités :
  • Analyser et interpréter des ensembles de données complexes.
  • Développer des modèles de machine learning pour résoudre des problèmes spécifiques.
  • Choisir les bonnes métriques techniques et fonctionnelles répondant au besoin du projet
  • Valider et tester les modèles pour en assurer l'efficacité.
• Engagement :
  • Produire des modèles précis et robustes.
  • Documenter les processus et les résultats.

Machine Learning Engineer

• Rôle et responsabilités :
  • Déploiement des modèles de machine learning dans un environnement de production.
  • Établir des chaînes d'intégration et de déploiement pour gagner en efficacité et accélérer le time to market
  • S’assurer d’une infrastructure adaptée au besoin du projet
  • Maintenir et améliorer les infrastructures de machine learning.
  • Monitoring technique et fonctionnel du modèle en production
• Engagement :
  • Assurer l'intégration fluide des modèles dans les applications existantes.
  • Garantir la performance et la scalabilité des systèmes.

Data Engineer

• Rôle et responsabilités :
  • Concevoir, construire et gérer les pipelines de données.
  • Assurer la qualité, la disponibilité et la sécurité des données.
  • Collaborer avec les Data Scientist pour préparer les jeux de données nécessaires.
  • S’assurer de la disponibilité de la donnée en production
• Engagement :
  • Fournir des données propres et bien structurées.
  • Maintenir la disponibilité des pipelines de données.

Business Analyst

• Rôle et responsabilités :
  • Comprendre les besoins métiers et les traduire en exigences techniques.
  • Collaborer avec l'équipe technique pour s'assurer que les solutions répondent aux besoins métiers.
  • Valider les résultats des modèles et leur pertinence pour le business.
• Engagement :
  • Garantir que les solutions apportent une valeur ajoutée au business.
  • Communiquer les résultats de manière claire aux parties prenantes

OPs (des opérationnels)

• Rôle et responsabilités :
  • Apporter une expertise métier spécifique au domaine concerné par le projet.
  • Aider à interpréter les résultats dans le contexte du domaine.
• Engagement :
  • Assurer que les modèles et les solutions sont pertinents et applicables au domaine spécifique.
  • Fournir des connaissances approfondies pour guider le développement du projet.

QA

• Rôle et responsabilités :
  • Développer et mettre en œuvre des plans de test pour vérifier la qualité des modèles et des systèmes.
  • Assurer que les livrables respectent les standards de qualité de la boîte.
• Engagement :
  • Maintenir des standards élevés de qualité pour tous les livrables.
  • Documenter et résoudre les problèmes de qualité.

Comité de validation

• Rôle et responsabilités :

• • Évaluation des Modèles : Évaluer les modèles développés pour vérifier qu'ils répondent aux exigences et aux objectifs définis.
  • Validation des Résultats : Valider les résultats produits par les modèles pour s'assurer de leur précision, fiabilité et pertinence.
  • Recommandations : Fournir des recommandations pour améliorer les modèles et les processus en fonction des évaluations et des audits réalisés.

• Composition :
  • Experts Techniques : Inclut des data scientists, des ingénieurs en machine learning et des ingénieurs des données expérimentés.
  • Parties Prenantes Métiers : Inclut des représentants des utilisateurs finaux, des analystes métiers et des experts en domaine.
  • Responsable de la Qualité : Un membre dédié à la qualité pour assurer que tous les livrables respectent les standards de qualité.
• Engagement :
  • Transparence : Assurer une transparence totale dans le processus de validation et de décision.
  • Objectivité : Maintenir une objectivité totale dans l'évaluation et la validation des modèles.
  • Amélioration Continue : S'engager à une amélioration continue des modèles et des processus en tenant compte des retours et des nouvelles connaissances.