Prioritizing Needs in ML Platform Design // Jean-Michel Daignan // MLOps Podcast #151 short clip

Jean-Michel Daignan, data scientist chez Ubisoft, préconise une approche pragmatique et modérée lors de la mise en œuvre d'une plateforme de machine learning (ML). La gestion des attentes s'avère cruciale, car l'intégration systématique de toutes les nouvelles technologies nuit à la scalabilité et augmente les coûts de maintenance thermique. L'efficacité repose sur l'implication d'utilisateurs clés, ou "power users", capables de fournir des retours concrets pour prioriser les besoins réels. Pour des projets comme le jeu Just Dance, l'utilisation initiale de services managés tels que SageMaker permet de réaliser des preuves de concept (POC) rapides avant d'évoluer vers des solutions personnalisées. Cette stratégie permet d'aligner le développement technique avec les cycles de vie spécifiques des jeux vidéo, tout en équilibrant le désir de rapidité des data scientists avec les contraintes opérationnelles de production.