B4 : Valoriser les actifs numériques

Le projet CIMO, réalisé dans le cadre de l’utilisation des outils de Microsoft Fabric, a permis de développer et de valoriser les actifs numériques de manière significative, tout en intégrant des éléments essentiels de machine learning et d’intelligence artificielle. Voici comment ce projet a nourri la compétence B4 :

Exploitation et valorisation des données dans des services numériques

Le projet s’est appuyé sur le traitement et la transformation des données en suivant les étapes bronze-silver-gold. Ce pipeline de données a permis d’améliorer la qualité et la structure des données pour une utilisation optimale. Les étapes incluaient :

La création de données enrichies prêtes à être exploitées pour des analyses prédictives et exploratoires.

L’intégration d’un modèle d’intelligence artificielle permettant d’extraire des insights à haute valeur ajoutée, tels que des tendances et des prévisions pour les paramètres environnementaux.

Cartographie des actifs numériques de l’organisation

Une cartographie exhaustive des données a été réalisée à travers les Lakehouses et les Dataflows, permettant :

La structuration et l’organisation des données métier (ex. paramètres physico-chimiques, historiques des mesures).

La centralisation des actifs numériques dans l’environnement Microsoft Fabric, offrant ainsi une vue d’ensemble des données disponibles pour des analyses futures.

Anticipation et gestion des changements organisationnels

Grâce à l’intégration des outils de data science, le projet a préparé l’organisation à :

Réagir aux évolutions environnementales en utilisant des modèles de machine learning prédictifs.

Adapter les processus métier en fonction des résultats des analyses, renforçant ainsi la capacité d’anticipation des décideurs.

Mise en œuvre d’une veille économique et technologique

Le projet a permis de mener une veille sur les outils technologiques émergents, notamment :

Microsoft Fabric pour la gestion des données en pipeline.

Scikit-Learn et d’autres frameworks pour des analyses exploratoires et prédictives. Cette veille a également permis d’identifier des algorithmes et méthodologies adaptés à l’analyse des données métier.

Propositions d’évolutions technologiques et métiers

Des recommandations ont été faites pour intégrer les résultats du PoC dans un cadre opérationnel :

Proposition d’un modèle d’automatisation des pipelines pour simplifier l’ajout de nouvelles données.

Suggestions d’analyses supplémentaires basées sur des algorithmes d’apprentissage non supervisé (clustering, PCA).

Identification des besoins en visualisation avancée via Power BI, afin d’améliorer l’interprétation des données par les parties prenantes.

Résultats concrets

Le projet CIMO a démontré l’importance de la valorisation des actifs numériques dans un contexte métier :

Amélioration de la gouvernance des données grâce à des processus structurés.

Création d’un écosystème numérique agile, aligné sur les besoins métier et les exigences technologiques.

Démonstration de la valeur ajoutée du machine learning et de l’intelligence artificielle pour répondre aux problématiques complexes.

En conclusion, le projet CIMO a renforcé les capacités à valoriser les actifs numériques à travers des méthodologies avancées, des outils modernes et des recommandations concrètes, ce qui nourrit directement la compétence B4.

Projet Duokey :

Le projet DuoKey, centré sur la mise en œuvre de normes comme C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) et l’intégration de systèmes de gestion de clés (KMS) sécurisés, a largement contribué au développement de la compétence B4 en valorisant les actifs numériques et en intégrant des processus d’innovation technologique. Voici comment ce projet a nourri cette compétence :

Exploitation et valorisation des données dans des services numériques

Le projet DuoKey s’est focalisé sur la sécurisation et la traçabilité des actifs numériques grâce à l’adoption du standard C2PA. Cette initiative a permis :

De garantir la provenance, l’authenticité et l’intégrité des contenus numériques.

De valoriser les données en les intégrant dans un écosystème sécurisé, contribuant ainsi à leur fiabilité et à leur utilisation dans des services numériques stratégiques.

D’introduire des services innovants comme la signature numérique et la gestion des métadonnées cryptographiées.

Cartographie des actifs numériques de l’organisation

Le projet a permis de dresser une cartographie claire des actifs numériques à travers :

L’identification et la classification des fichiers sensibles, leur provenance et leur cycle de vie.

L’intégration des clés de chiffrement dans le cadre du KMS, offrant une visibilité et un contrôle sur les actifs numériques critiques.

L’établissement de relations explicites entre les contenus numériques, leurs métadonnées et leur historique d’utilisation, grâce à l’architecture de DuoKey.

Anticipation et gestion des changements organisationnels

La mise en œuvre de DuoKey a aidé à préparer l’organisation à des changements technologiques importants en :

Anticipant les besoins en traçabilité pour lutter contre la désinformation et les manipulations des contenus.

Renforçant les capacités organisationnelles en matière de cybersécurité, une priorité pour s’adapter aux nouvelles menaces dans un environnement numérique de plus en plus complexe.

Offrant des méthodes agiles pour intégrer rapidement les évolutions technologiques dans les flux de travail existants.

Mise en œuvre d’une veille économique et technologique

Le projet a nécessité une veille approfondie sur :

Les standards émergents en traçabilité et sécurité numérique, notamment C2PA.

Les meilleures pratiques en gestion des clés sécurisées avec des outils comme AWS KMS.

Les avancées en automatisation des processus de signature numérique et de validation des contenus pour améliorer l’efficacité opérationnelle.

Propositions d’évolutions technologiques et métiers

DuoKey a permis d’identifier et de proposer plusieurs améliorations pour l’organisation :

Automatisation des processus de gestion des clés pour réduire les risques d’erreur humaine et garantir une sécurité robuste.

Intégration d’une pipeline DevSecOps, combinant développement, sécurité et opérations pour une gestion sécurisée des contenus.

Développement de solutions adaptées pour sécuriser les contenus numériques des partenaires et des clients tout en garantissant leur traçabilité, alignant ainsi les objectifs métier et technologiques.

Résultats concrets

Le projet DuoKey a démontré que la valorisation des actifs numériques ne se limite pas à leur exploitation, mais inclut également leur sécurisation et traçabilité. Les résultats concrets incluent :

Une amélioration de la gouvernance des données grâce à l’intégration de C2PA et de KMS.

Une traçabilité et une transparence accrues dans la gestion des contenus numériques.

Une transformation numérique alignée sur les meilleures pratiques en cybersécurité, augmentant ainsi la confiance des parties prenantes dans les processus de gestion des données.

En conclusion, le projet DuoKey a permis de nourrir la compétence B4 en démontrant la valeur ajoutée de la sécurisation, de la traçabilité et de la gouvernance des actifs numériques dans un cadre technologique innovant et aligné sur les exigences métier.

Session de formation

La session de formation sur le Machine Learning (ML) a été un levier important pour nourrir la compétence B4 en valorisant les actifs numériques, en structurant leur exploitation, et en développant des capacités pour anticiper et gérer des changements organisationnels et technologiques. Voici les principaux apports de cette formation à la compétence B4 :

Exploitation et valorisation des données dans des services numériques

La formation a introduit des concepts clés du Machine Learning, notamment les modèles de classification, de régression et de clustering, qui ont permis d’identifier des méthodes concrètes pour valoriser les données organisationnelles.

Les exercices pratiques, notamment ceux basés sur Scikit-Learn, ont démontré comment intégrer rapidement des modèles d’apprentissage machine pour tirer des insights exploitables des données.

L’accent mis sur la qualité des données et leur prétraitement (gestion des valeurs manquantes, réduction de dimensionnalité, sélection des caractéristiques) a permis de mieux structurer leur utilisation pour en maximiser la valeur dans des projets complexes.

Cartographie des actifs numériques

La formation a souligné l’importance de cartographier les données avant toute analyse, en identifiant les relations clés entre les différentes variables.

Elle a également introduit des outils et techniques, comme les embeddings et les matrices de corrélation, qui permettent de représenter efficacement les actifs numériques et leurs interconnexions dans un système d’information.

Anticipation et gestion des changements organisationnels

L’introduction aux différents types d’apprentissage (supervisé, non supervisé, semi-supervisé) a ouvert des perspectives pour anticiper les tendances dans les données et guider les organisations dans la prise de décision.

Les participants ont acquis une compréhension des limites et des risques des modèles ML, comme le surapprentissage et la sur-optimisation, ce qui est essentiel pour une gestion des changements organisationnels basée sur des données fiables.

Mise en œuvre d’une veille économique et technologique

La formation a incité à une veille continue sur les outils et algorithmes ML, comme les avancées dans les réseaux de neurones et l’analyse de séries temporelles, pour rester à jour sur les technologies émergentes.

Elle a mis en avant des techniques d’évaluation des modèles, telles que la validation croisée et les métriques de performance, pour garantir une optimisation durable des solutions dans un contexte en constante évolution.

Propositions d’évolutions technologiques et métiers

La distinction entre causalité et corrélation, ainsi que les exercices d’interprétation des résultats, ont renforcé la capacité à formuler des propositions technologiques adaptées aux enjeux métiers.

Les cas d’usage explorés, notamment la prédiction et la segmentation des données, ont permis d’envisager des solutions innovantes alignées sur les besoins organisationnels, par exemple dans les domaines de la personnalisation des services ou de l’automatisation.

Résultats concrets

Grâce à cette session de formation :

Les participants ont développé des compétences pour intégrer des processus de développement de modèles ML dans la gestion du cycle de vie des données.

Ils ont appris à exploiter les données de manière stratégique en utilisant des techniques de visualisation et de gouvernance pour valoriser les actifs numériques dans des projets complexes.

Cette formation a également renforcé la compréhension des impacts du Machine Learning et de l’intelligence artificielle sur les systèmes d’information de l’entreprise, ouvrant la voie à des transformations organisationnelles basées sur la donnée.

En conclusion, cette formation a directement contribué à la compétence B4 en renforçant la capacité à exploiter, valoriser, et anticiper les évolutions technologiques grâce à l’apprentissage machine, tout en assurant une intégration stratégique dans le système d’information de l’organisation.

Voyage apprenant :

Le voyage apprenant à Lisbonne et Malaga a permis d’explorer les impacts des technologies émergentes, notamment l’intelligence artificielle (IA), sur la gestion des actifs numériques et leur valorisation dans des contextes organisationnels et commerciaux. Plusieurs conférences et ateliers ont illustré comment ces technologies transforment les modèles d’affaires, tout en offrant des solutions concrètes pour optimiser la gestion et l’exploitation des données.

Conférence « Transforming Experiences with Generative AI » : Cette session a mis en avant les avantages de l’IA générative, comme le « Edge Computing », qui intègre les capacités d’analyse et de traitement directement dans les appareils pour réduire les latences et améliorer la confidentialité. Ces technologies permettent de mieux cartographier et valoriser les données grâce à des outils tels que l’AI Hub, qui offrent des plateformes ouvertes et collaboratives.

Masterclass « Rendre l’accès à l’IA générative plus accessible » : Cette session a présenté des outils comme InstructLab et InstraCloud, qui facilitent le fine-tuning des modèles IA pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises. Ces approches ont permis de mieux comprendre comment personnaliser les modèles pour des contextes métiers tout en garantissant une gouvernance des données robuste.

Session « CoreWeave et infrastructures IA » : Les défis liés à la puissance de calcul et aux infrastructures nécessaires pour traiter les actifs numériques à grande échelle ont été abordés. CoreWeave, avec ses centres de données optimisés, a démontré comment des infrastructures spécialisées peuvent soutenir des projets nécessitant une gestion complexe des données, tout en anticipant les changements organisationnels et technologiques.

« Generation AI: A new era for creators and businesses » : Cette conférence a illustré comment l’IA aide à transformer les processus créatifs en générant des contenus visuels et audiovisuels adaptés aux besoins spécifiques des utilisateurs. Les outils IA explorés permettent une valorisation des données en les rendant plus accessibles et personnalisées.

En conclusion, ces expériences ont renforcé ma capacité à exploiter des technologies comme l’IA et le machine learning pour valoriser les actifs numériques, améliorer leur gouvernance et les intégrer dans des solutions numériques stratégiques. Ces enseignements me permettront de proposer des évolutions technologiques pertinentes pour les organisations tout en assurant une veille active sur les innovations et leurs impacts organisationnels.

Lectures individuelles et Articles réflexif :

Les présentations réalisées par mes camarades, auxquelles j’ai assisté, ont également contribué à enrichir cette compétence.

J’ai aussi réalisé un article réflexif sur l’utilisation des open data dans le contexte du projet Cimo : 

L’article met l’accent sur l’utilisation des open data météorologiques pour affiner les modèles prédictifs, en considérant des paramètres environnementaux influençant les données internes de Cimo. À travers le cycle de Kolb, l’article explore les bénéfices des open data pour les entreprises, tels que la compétitivité et l’innovation, tout en proposant des actions concrètes pour intégrer ces données dans les processus décisionnels de Cimo.