Les 3 phases de l'ingénierie

Les 3 phases de l'ingénierie

Romain Clement
Human Talks Grenoble - 14 novembre 2023

Romain Clement - Human Talks Grenoble - 13 novembre 2023
Les 3 phases de l'ingénierie

🙋 Question

Qui a déjà travaillé sur un projet d'application web ?

Romain Clement - Human Talks Grenoble - 13 novembre 2023
Les 3 phases de l'ingénierie

🕸 Exemple : application web

  1. Prototype rapide
  2. Microservices
  3. Monolithe modulaire
Romain Clement - Human Talks Grenoble - 13 novembre 2023
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🙋 Question

Qui a déjà travaillé dans la data science ?

Romain Clement - Human Talks Grenoble - 13 novembre 2023
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🧪 Exemple : data science

  1. Sous-apprentissage
  2. Sur-apprentissage
  3. Apprentissage correct
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Les 3 phases de l'ingénierie

💡 Les 3 phases de l'ingenierie

  1. Sous-ingénierie
  2. Sur-ingénierie
  3. Ingénierie mature
Romain Clement - Human Talks Grenoble - 13 novembre 2023
Les 3 phases de l'ingénierie

🎯 Prise de recul

  • Identifier la phase courante
  • Pas de fatalité
  • Accepter le chemin
  • Minimiser la phase de sur-ingénierie
Romain Clement - Human Talks Grenoble - 13 novembre 2023
Les 3 phases de l'ingénierie

📚 Références

Romain Clement - Human Talks Grenoble - 13 novembre 2023
Les 3 phases de l'ingénierie

👋 Romain CLEMENT

Entrepreneur individuel
Ingénieur et formateur
Data / Machine Learning / MLOps

Organisateur du Meetup Python Grenoble

🌐 romain-clement.net
🔗 linkedin.com/in/romainclement

Romain Clement - Human Talks Grenoble - 13 novembre 2023

1. Aller droit au but, raccourcis pris, peu de considération d'architecture logicielle 2. Fortes considération techniques, d'architecture notamment pour concevoir un système évolutif et robuste 3. Compromis technologique entre simplicité, modularité, et maintenance facilité, utilisation de technologies et framework matures

1. Modèle simple (heuristique, modèles linéaires), résultats satisfaisants / moyens mais permet de valider l'objectif 2. Modélisation avec architecture complexe (réseaux de neurones profonds), scores optimaux mais généralise difficilement, compréhension difficile 3. "Garbage-in garbage-out", focalisation sur les données, l'extraction de caractéristiques complexes couplées à un prédicteur simple

1. Sous-ingénierie : - Compréhension du besoin métier - Pro: Livraison rapide - Pro: Forte valeur ajoutée - Con: Raccourcis, dette technique - Con: Difficulté d'évolution 2. Sur-ingénierie : - Compréhension des limites techniques - Pro: Architecture - Pro: Stabilité - Con: Livraison lente - Con: Maintenance difficile - Con: On-boarding difficile 3. Ingénierie mature : - Compromis pour solution pérenne - Pro: Livraison rapide / moyenne - Pro: Valeur ajoutée moyenne / forte - Pro: Stabilité, facile à maintenir - Con: Demande de l'expérience - Con: Besoin cadrer les bonnes pratiques

Les 3 étapes sont généralement nécessaires, il faut l'accepter