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Dans un monde où les données font partie de leur quotidien, les développeurs et data scientists sont confrontés à des défis impactant directement leurs métiers et donc les résultats de leurs entreprises : environnement de travail complexe, gestion massive de données, besoin de collaboration fluide, et sécurité accrue. SAS Viya Workbench, une plateforme cloud-native, se présente comme une réponse aux problématiques actuelles, en combinant des fonctionnalités robustes pour l’analytique avancée et l’intelligence artificielle, tout en offrant une flexibilité pour les langages propriétaires comme SAS et open-source comme Python. Cet article énumère les principaux enjeux du marché et comment SAS Viya Workbench s’y adapte, avec des cas d’usage concrets pour chaque problématique.
1. L’évolution des environnements de développement pour l’IA
Le développement en intelligence artificielle et en analyse de données est devenu complexe, nécessitant des infrastructures rigoureuses capables de gérer des modèles plus sophistiqués, avec une exigence d’agilité.
SAS Viya Workbench offre un environnement de développement cloud qui permet aux data scientists et développeurs de travailler rapidement et efficacement. Grâce à son support multi-langages (SAS, Python), il favorise une collaboration fluide entre les équipes et réduit les cycles de développement. L’hébergement sur AWS garantit une flexibilité optimale, permettant aux entreprises de faire évoluer leurs infrastructures en fonction des besoins d’un projet.
2. La scalabilité dans l’apprentissage automatique
Les modèles de Machine Learning sont de plus en plus gourmands en ressources, et les solutions locales montrent leurs limites pour travailler sur de grands volumes de données.
En tant que solution cloud-native, SAS Viya Workbench permet une montée en charge dynamique grâce à l’infrastructure scalable d’AWS. Les data scientists peuvent traiter des ensembles de données massifs tout en contrôlant la consommation serveur. De plus, SAS Viya Workbench permet de gérer les pipelines de données complexes, indispensable dans les projets de Machine Learning.
3. La collaboration entre développeurs et data scientists
Les équipes de développement et de data science travaillent souvent avec des outils différents, ralentissant ainsi les cycles de production, rajoutant des process et bien évidemment des écueils qu’une solution unifiée permettrait d’éviter.
SAS Viya Workbench permet une intégration fluide avec des environnements comme Jupyter Notebooks et Visual Studio Code, facilitant ainsi la collaboration entre les équipes techniques. Grâce à des outils comme Git et la gestion des environnements Python, les développeurs et data scientists peuvent partager et itérer rapidement sur leurs travaux, peu importe leurs outils de prédilection. Par exemple, des data scientists peuvent travailler sur des modèles prédictifs en utilisant Python, sur la même solution que des développeurs SAS.
4. Gouvernance des données et la sécurité dans l’IA
Les régulations sur les données et technologies informatiques comme le très récent AI Act européen, et plus anciennement le RGPD sont des points d’attention supplémentaires pour les métiers, obligeant les entreprises à garantir sécurité et conformité tout en maintenant des performances élevées dans la création de modèle et l’analyse de données.
Ainsi, SAS Viya Worbench est conçu nativement pour la sécurité des usages, avec une gouvernance des données robustes. Avec l’hébergement sur le cloud AWS, les données sont stockées en toute sécurité. Cela permet aux entreprises de s’assurer que leurs modèles d’IA respectent les régulations comme le RGPD, tout en offrant une traçabilité complète.
5. L’adoption d’un modèle hybride entre open source et solutions propriétaires
De nombreuses entreprises hésitent entre les outils open-source, gratuits mais moins robustes, et les solutions propriétaires, souvent perçues comme plus fiables mais coûteuses.
SAS Viya Workbench réconcilie ces deux approches en permettant l’utilisation conjointe de SAS et de langages open-source comme Python. Cette flexibilité permet aux entreprises d’innover rapidement avec des solutions open-source tout en bénéficiant de la robustesse et de la sécurité offertes par SAS.
Imaginons une compagnie d’assurance, qui aurait implémenté un workflow où Python est utilisé pour des expérimentations rapides, et SAS pour la production de modèles critiques : la flexibilité d’utilisation permet ainsi une accélération de l’innovation & des offres tout en assurant une stabilité pour les opérations sensibles.
SAS Viya Workbench a pour vocation de répondre aux défis modernes des développeurs et data scientists. En proposant une solution collaborative et cloud-native., intégrant des composants propriétaires et open source, Workbench permet aux entreprises de relever des défis de la scalabilité, la collaboration, la sécurité, et l’automatisation. Les entreprises adoptant cette solution bénéficient d’une plus grande agilité, d’une sécurité accrue et d’une capacité à innover plus rapidement dans un environnement de plus en plus concurrentiel.
Pour en savoir plus : SAS Viya Workbench
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