Open Model Manager : SAS se tourne vers l’open source

Annoncé en grande pompe par SAS, à l’occasion de la conférence Analytics Experience 2019 qui s’est tenue à Milan du 21 au 23 octobre, SAS Open Model Manager sera lancé au mois de novembre.

L’éditeur de logiciels spécialisé en informatique décisionnelle complète sa solution SAS Model Manager avec un nouveau produit tourné vers l’open source. SAS embrasse ainsi les tendances d’un marché en pleine évolution, avec l’introduction massive de l’intelligence artificielle (la société s’est d’ailleurs engagée à investir 1 milliard de dollars dans l’IA durant les trois prochaines années) et le nombre croissant de modèles développés.

Python et R pour commencer

Les utilisateurs vont pouvoir enregistrer n’importe quel type de modèle dans un référentiel dédié. Ce « repository » sera accompagné d’une gestion de versions (versioning, en anglais) et d’un suivi de l’historique du projet. La solution permettra également de tester le modèle dans cet environnement centralisé avant de le valider et de le déployer en production.

Benchmarking et rapidité sont ici les maîtres-mots puisqu’il est question de pouvoir comparer et évaluer les performances de différents modèles, de convertir le code automatiquement et d’assurer un déploiement en production d’un simple clic. Chandana Gopal, directrice de recherche sur les solutions de business analytics au sein d’IDC, explique « qu’il existe une réelle demande pour une nouvelle génération de solutions de gestion des modèles permettant aux data scientists de développer dans la langue de leur choix, de cataloguer et de déployer leurs modèles analytiques de façon appropriée. Les organisations peuvent ainsi tirer la valeur de leurs actifs analytiques, et profiter d’une plus grande transparence grâce à une supervision en continu ».

SAS Open Model Manager s’adresse en particulier aux entreprises qui n’utilisent pas de produits SAS et qui ont recours à des langages informatiques tels que Python et R. La solution sera de surcroît compatible avec les conteneurs, tels que Docker et Kubernetes. Il est question de faciliter le déploiement avec une image légère et portable pouvant être déployée dans des clouds aussi bien privés que publics. Autre point, et non des moindres, conçu pour répondre aux besoins de la communauté open source, SAS Open Model Manager ne requiert aucune technologie SAS supplémentaire.

La problématique du « dernier kilomètre de l’analytique »

« Une entreprise sur quatre réussit sa transformation numérique », explique Oliver Schabenberger, directeur technique et opérationnel ainsi que vice-président de SAS. Et de préciser que les freins qui empêchent cette transformation sont le fait de ne pas activer tous les leviers, l’absence de stratégie claire, la présence de dirigeants manquant d’inspiration et une certaine réticence à s’adapter.

James Goodnight, PDG de SAS, en a profité pour expliquer l’urgence à dépasser le « dernier kilomètre de l’analytique » : l’adoption accélérée de l’IA et de l’apprentissage automatique, associée à l’utilisation de logiciels open source, vont en effet se traduire par une explosion du nombre de modèles analytiques. C’est la raison pour laquelle SAS veut accompagner cette tendance forte du marché. Car paradoxalement, pour l’heure, très peu de modèles dépassent le stade de la recherche, restants souvent cantonnés au laboratoire. Une mine d’or reste ainsi inexplorée et le décisionnel en pâtit. Pour SAS, « l’analytique n’apporte aucune valeur si elle n’est pas mise en production ». 

Or, selon IDC, seules 35 % seulement des organisations disposent de modèles analytiques déployés en production. De plus, 90 % ont mis plus de trois mois à être déployés et on passe à sept mois pour 40 % d’entre eux. Dans cette optique, SAS a également lancé une initiative mondiale visant à franchir le « dernier kilomètre de l’analytique ». Cette initiative se traduit concrètement par SAS ModelOps, une offre qui inclut la technologie SAS ainsi que des services de conseil.

Suivi des modèles

Si le déploiement rapide est à l’ordre du jour, SAS Open Model Manager s’attaque à la fréquente incapacité à surveiller dans le temps les modèles déployés et à détecter une potentielle dégradation des performances. Le suivi passe par des rapports sur ces dernières. Fort de ces informations en continu, l’utilisateur peut dès lors choisir de stopper l’usage des modèles concernés, de les recycler ou bien d’en développer de nouveaux.

SAS Open Model Manager améliore également la gouvernance en aidant les utilisateurs à mieux comprendre, au fil du temps, le fonctionnement et les performances des modèles déployés. Si l’évolution des performances de ceux-ci n’est pas constamment surveillée, il peut en effet rapidement y avoir une perte de valeur ajoutée.

Leader mondial de l’analytique avec 27,7 % de parts de marché en 2018, SAS a également commandité une étude auprès de Daniel Newman, Principal Analyst et Founding Partner de Futurum Research. Ont été passées au crible l’expérience client à l’ère numérique, l’évolution des marques face à la « numérisation » et l’interaction entre ces dernières et les consommateurs. L’étude érige la confiance « numérique », comme élément névralgique.

Pour approfondir sur Applications métiers

- ANNONCES GOOGLE

Close