McDonald’s veut « démocratiser » le machine learning dans ses activités
L’une des chaînes de restauration rapide les plus reconnues au monde, McDonald’s, est en quête de « démocratiser » les pratiques d’apprentissage automatique (machine learning) et de science des données (data science) dans toute l’entreprise.
« Nous utilisons largement des capacités prêtes à l’emploi et, par conséquent, nous voulons aussi continuer à éduquer et à offrir des possibilités d’apprentissage à nos équipes, au marché, aux différentes personnes qui font partie du système McDonald’s », indique le senior director de la data science et de l’analyse des données de McDonald’s, Patrick Baginski, qui s’exprimait récemment dans le cadre du sommet virtuel Data + AI 2021.
« Nous voulons permettre davantage d’automatisation de bout en bout et d’opérations d’apprentissage automatique, en général (…) et nous voulons continuer à mettre en œuvre la gouvernance, ainsi que des mesures de contrôle des coûts afin de nous assurer que ce que nous faisons du point de vue commercial continue à avoir du sens. »
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15 cas d’usage et 30 modèles produits
La célèbre marque de fast-food a fait un sérieux saut dans le machine learning lorsqu’elle a introduit DataBricks à ses utilisateurs de data science et d’apprentissage automatique au début de l’année dernière. Dans le cadre de ce processus, l’entreprise a appris à connaître la meilleure façon d’introduire les données dans la plateforme.
« La façon dont nous procédons est d’apporter toutes les données dans un seau s3 où le lac de données est activé (…) ce qui nous aide à faire le versionnage des données et aussi à construire des pipelines d’ingénierie des fonctionnalités évolutifs et performants dans la plateforme », explique Abhi Bhatt, directeur monde data science et analyse des données de McDonald’s. Ce dernier indique qu’en moins de neuf mois après l’introduction de la plateforme, l’entreprise est passée de zéro à la « production à l’échelle des opérations de ML ».
« Nous n’avons pas seulement identifié les outils, la technologie, nous avons fait la paperasse légale, ce qui peut toujours être un tracas, mais nous avons également identifié les cas d’utilisation, construit les modèles et les avons déployés », précise-t-il.
Il ajoute qu’au cours de cette période, l’équipe data science et analyse de McDonald’s a réussi à fournir plus de 15 cas d’utilisation, et a envoyé plus de 30 modèles en production, avant de les déployer dans les cinq pays où McDonald’s opère. De multiples cadres de déploiement ML ont également été construits pour la science des données et les utilisateurs finaux, ce qui, selon Abhi Bhatt, vise à garantir que McDonald’s dispose des cadres de sécurité appropriés pour construire et déployer des modèles ML.
Les chiffres devraient être multipliés par quatre ou cinq cette année
En outre, environ 130 000 unités Databricks ont été utilisées, et environ 27 000 heures de calcul ont été consommées sur une base mensuelle, indique Abhi Bhatt.
Mais comme McDonald’s cherche à étendre son utilisation du ML cette année, il prévoit que les chiffres seront multipliés par quatre ou cinq au moins. « C’est à ce moment-là que nous serons vraiment à l’échelle et que nous ferons des opérations de ML chez McDonald’s », affirme-t-il.
Pour Patrick Baginski, les futurs travaux de machine learning chez McDonald’s comprendront la réalisation de « prévisions très fines, au niveau de l’UGS », pour ses restaurants, l’automatisation des activités liées au marketing et à la personnalisation, au-delà de ce qu’il appelle « un bon apprentissage automatique pour le marketing », comme l’interaction de bout en bout non supervisée avec les clients par le biais d’offres, et la mesure des performances cross-canal sur les marchés et les restaurants.
Source : ZDNet.com
