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30 novembre 2018

Comment le machine learning et la data science confèrent à Bloomberg un avantage concurrentiel


Lors de notre réunion au siège européen de la société à Londres, Shawn Edwards, CTO de Bloomberg, parle avec passion du pouvoir révolutionnaire du big data et de son désir plus général de créer une maîtrise de la data qui aidera à créer des produits innovants pour les clients de la société.

"J'ai un travail incroyable" déclare Edwards, devenu directeur technologique de Bloomberg en janvier 2008. "Je dirige un groupe relativement restreint de chercheurs et notre travail consiste à aider à définir l'orientation technologique de la société."

Une plateforme pour traiter plus de données

Edwards explique que son équipe développe des PoC - en travaillant avec le service d'ingénierie, l'organisation produit et les équipes commerciales de Bloomberg - et génère de nouvelles idées, de nouvelles architectures et de nouveaux modèles. L'équipe travaille également avec un large éventail de partenaires externes, y compris des institutions académiques, la communauté open source et des fournisseurs IT.

"Lorsque nous pensons que ces idées sont bonnes, nous les travaillons et nous les socialisons" explique Edwards. "Et ensuite, si nous obtenons un accord, nous changerons en quelque sorte de casquette et deviendrons les product owners. Comment ne pas aimer cela ?"

Le service technologique d'Edwards est axé sur la recherche d'innovation à la pointe de la transformation numérique. Son équipe a l’occasion de parcourir le monde à la recherche de bonnes idées fondées sur les données et de mettre cette recherche en pratique dans un environnement commercial. Dans la plupart des cas, cet effort consiste à trouver des solutions créatives aux problèmes de l'entreprise.

"Il y a des travaux exploratoires, où nous pensons que quelque chose semble intéressant, et nous essayons de comprendre quoi en faire" souligne Edwards. "Mais c'est presque toujours l'inverse : nous sommes motivés par quelque chose que nous voulons accomplir et nous nous concentrons ensuite sur la meilleure façon de le faire."

Son équipe consacre de plus en plus de temps à la création de nouveaux produits pour les clients. Edwards rappelle que le marché financier est en train de changer - avec un intérêt croissant pour une approche systématique d'investissement basée sur des modèles et des algorithmes fondés sur des règles. Son équipe doit réfléchir à la manière de répondre à ce besoin grâce aux technologies émergentes.

"Nous construisons une plateforme pour aider les gens à analyser beaucoup plus de données qu'ils ne pouvaient le faire auparavant" explique-t-il. "Nous concevons des interfaces de programmation dans presque tout ce que nous faisons. A la base de tout cela, nous repensons la manière dont nous stockons et fournissons nos données. Pouvoir faire une requête inter-domaine - scanner des millions de liens et y associer des informations sur les individus, tels que l’historique des échanges commerciaux, changent la donne en termes de services que vous pouvez créer."

Edwards signale que les outils d’apprentissage automatique (machine learning) feront partie de la suite de capacités que son équipe développe pour les clients de Bloomberg. L'IA aidera les clients, comme les sociétés de trading, à explorer de nouveaux modèles de données et à tester des hypothèses, comme des modifications potentielles des prix du marché.

"Nous voulons démystifier l’intelligence artificielle"

Les clients pourront prendre d’énormes quantités de données, créer de nouveaux modèles et - si la valeur est au rendez-vous - mettre ce modèle de données basé sur l’IA en production.

"Nous voulons démystifier l’intelligence artificielle, mais en tirer véritablement parti pour ce pour quoi elle est efficace" déclare Edwards. "Les outils vous permettent de créer des modèles et de générer des signaux ou extraire de la valeur des données là où nous n'y parvenions pas il y a cinq ans. Les outils sont maintenant disponibles et nous le rendons véritablement faciles à utiliser pour nos clients."

Le succès durable de ces programmes sera directement lié à la qualité de la capacité interne de Bloomberg. Edwards reconnaît le défi de tous les instants que représente le recrutement de talents pour la gestion de projets liés à la science des données. Pour aider à surmonter cet obstacle, Bloomberg a mis en place une série d’initiatives pour trouver et alimenter la prochaine génération de capacités en matière de données.

Le bureau du CTO travaille en étroite collaboration avec les principales institutions académiques, notamment via un programme de subventions en data science. Edwards précise que Bloomberg lance des appels annuels de subventions aux étudiants dans le cadre d’un programme de bourses. La société compte environ 60 candidatures pour le programme cette année.

"Dans le cadre du programme de bourses, nous parrainons un étudiant en doctorat pendant un an. Nous finançons leurs frais de scolarité, nous fournissons des fonds supplémentaires pour certaines de ses recherches, puis ils viennent et font un stage pour nous. Ce niveau de collaboration avec la communauté universitaire nous aide à recruter les meilleurs talents" avance Edwards.

Outre les bourses et les subventions, les membres du département technologique interviennent dans des institutions de premier plan et assistent à des conférences professionnelles, ce qui contribue à attirer des personnes. Edwards affirme que son entreprise mène un important effort de recrutement sur les campus. L’équipe de recrutement des ressources humaines, par exemple, collabore avec le département d’ingénierie et crée des équipes campus spécialisées.

Recruter des talents : un défi, mais des solutions

"Le recrutement se présente sous de très nombreuses formes" rappelle Edwards. "Une fois que nous parlons aux gens, que nous les invitons et que nous leur montrons qu'ils peuvent avoir une grande influence sur l'industrie et la société, cela les amène à rejoindre Bloomberg."

Edwards reconnaît que la bataille pour les talents de la data science reste difficile, mais son entreprise et lui-même sont déterminés à réussir. De nouvelles tactiques continuent à être développées, notamment la formation de talents internes aux bénéfices de la data science.

L'un de ces projets met à contribution les compétences de l'un des data scientists clés du département du CTO de Bloomberg, David Rosenberg, également professeur associé au Center for Data Science de l'Université de New York, où il enseigne le machine learning aux étudiants du supérieur.

"Ce que nous lui avons demandé de faire, c'est de créer un parcours professionnel. Créons un cours de formation destiné aux ingénieurs ayant de solides antécédents en mathématiques et souhaitant commencer à appliquer l'apprentissage automatique, soit dans leur service, soit dans un autre service au sein de Bloomberg" détaille Edwards.

Le bureau du CTO a organisé des cours en présentiel à New York et à Londres, puis publié en ligne ces cours. Environ 30 cours sont désormais disponibles sur Internet. Edwards précise que beaucoup de ces cours portent sur "des choses assez lourdes" - tout membre du personnel désireux de s'impliquer aura besoin d'une solide formation académique. Cependant, les avantages sont déjà perceptibles.

"C’est formidable de pouvoir compter sur une personne en interne qui possède une formation en mathématiques, qui consacre du temps à comprendre le domaine et qui connaît un pan des marchés financiers. Rassembler toutes ces connaissances est génial" se félicite Edwards.

Source : Cette information et actualité qui a suscité notre intérêt, a été publiée sur le site zdnet.fr que nous remercions. il nous a semblé pertinent de vous en faire profiter.
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