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Comment Utiliser GitScrum pour les Équipes de Développement Data Science
Les équipes data science font face à des défis uniques avec des expériences itératives, des délais incertains et du travail intensif en recherche. GitScrum s'adapte à ces besoins avec des workflows flexibles, le suivi d'expériences et la visibilité sur la progression de la recherche et les déploiements en production.
Workflow Data Science
Catégories de Travail
TYPES DE TÂCHES DATA SCIENCE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ RECHERCHE (Exploratoire): │
│ • Résultats incertains │
│ • Time-boxée, pas pilotée par estimation │
│ • Succès = apprentissage, pas juste livraison │
│ Exemple: "Explorer approches NLP sentiment (2 jours)" │
│ │
│ EXPÉRIENCE (Pilotée par hypothèse): │
│ • Hypothèse claire à tester │
│ • Métriques de succès définies │
│ • Peut réussir ou échouer (les deux sont utiles) │
│ Exemple: "Tester BERT vs GPT pour classification" │
│ │
│ DÉVELOPPEMENT (Production): │
│ • Estimation développement traditionnelle │
│ • Construit sur expériences validées │
│ • Livrables clairs │
│ Exemple: "Implémenter endpoint API recommandation" │
│ │
│ MAINTENANCE (Opérationnel): │
│ • Monitoring et réentraînement modèles │
│ • Maintenance pipelines data │
│ • Bug fixes et améliorations │
│ Exemple: "Réentraîner modèle fraude avec données Q4" │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Suivi des Expériences
TABLEAU DES EXPÉRIENCES:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ IDÉATION │ ACTIF │ ANALYSE │ DÉCISION │
├──────────────┼─────────────┼────────────┼──────────────────┤
│ │ │ │ │
│ Approches │ Comparaison │ Résultats │ → Productioniser │
│ clustering │ BERT vs GPT │ sélection │ gradient boost │
│ │ │ features │ │
│ Recommandeur │ Optimisation│ │ → Abandonner │
│ basé graphe │ gradient │ │ approche RNN │
│ │ boosting │ │ │
│ Détection │ │ │ → Plus recherche │
│ anomalie │ │ │ approche graphe│
│ temps réel │ │ │ │
│ │ │ │ │
└──────────────┴─────────────┴────────────┴──────────────────┘
Adapter Agile
Planification de Sprint
STRUCTURE SPRINT DATA SCIENCE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SPRINT 2 SEMAINES │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ LIGNES DIRECTRICES ALLOCATION: │
│ • 60% Travail engagé (production, maintenance) │
│ • 30% Expériences (recherche time-boxée) │
│ • 10% Apprentissage (articles, outils, montée compétences) │
│ │
│ EXEMPLE SPRINT: │
│ │
│ ENGAGÉ (60%): │
│ • Déployer modèle recommandation v2.3 │
│ • Corriger problème timeout pipeline data │
│ • Documenter processus entraînement modèle │
│ │
│ EXPÉRIENCES (30%): │
│ • Comparer BERT vs GPT-2 classification (3 jours) │
│ Succès: Déterminer lequel performe mieux │
│ • Explorer features graphe détection fraude (2 jours) │
│ Succès: Identifier signaux prometteurs │
│ │
│ APPRENTISSAGE (10%): │
│ • Revoir articles récents efficacité transformers │
│ • Explorer nouvel outillage MLOps │
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Approche d'Estimation
ESTIMATION PAR TYPE DE TRAVAIL:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ RECHERCHE/EXPÉRIENCES: │
│ Utilisez TIME-BOXING: │
│ "Passez 2 jours à explorer ceci. Rapport des découvertes." │
│ PAS: "Estimez combien de temps pour trouver solution." │
│ │
│ Time boxes typiques: │
│ • Spike rapide: 4 heures │
│ • Expérience standard: 2-3 jours │
│ • Recherche approfondie: 1 semaine │
│ │
│ DÉVELOPPEMENT PRODUCTION: │
│ Utilisez STORY POINTS: │
│ • Exigences claires │
│ • Technologie connue │
│ • Comparable au travail passé │
│ │
│ GÉRER L'INCERTITUDE: │
│ Phase 1: Explorer (time-boxé) → Apprentissage │
│ Phase 2: Prototyper (estimation approximative) → Code │
│ Phase 3: Productioniser (estimation ferme) → Déployé │
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Workflow Développement Modèle
Cycle de Vie du Modèle
ÉTAPES DÉVELOPPEMENT MODÈLE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ DÉFINITION DU PROBLÈME │
│ │ • Problème métier clair │
│ │ • Métriques de succès définies │
│ │ • Disponibilité données confirmée │
│ ▼ │
│ EXPLORATION DES DONNÉES │
│ │ • Comprendre qualité données │
│ │ • Identifier features │
│ │ • Baseline établie │
│ ▼ │
│ EXPÉRIMENTATION MODÈLE │
│ │ • Essayer plusieurs approches │
│ │ • Suivre expériences systématiquement │
│ │ • Sélectionner le meilleur performeur │
│ ▼ │
│ DÉVELOPPEMENT MODÈLE │
│ │ • Code prêt production │
│ │ • Tests et validation │
│ │ • Documentation │
│ ▼ │
│ DÉPLOIEMENT │
│ │ • Intégration API/batch │
│ │ • Configuration monitoring │
│ │ • Test A/B si applicable │
│ ▼ │
│ MONITORING & ITÉRATION │
│ • Suivre performance modèle │
│ • Détecter dérive │
│ • Planifier réentraînement │
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Collaboration Équipe
TRANSFERT DATA SCIENCE + ENGINEERING:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ DATA SCIENCE LIVRE: │
│ ✓ Artefact modèle entraîné │
│ ✓ Model card (performance, limitations) │
│ ✓ Exigences features │
│ ✓ Formats entrée/sortie attendus │
│ ✓ Benchmarks performance │
│ │
│ ENGINEERING FOURNIT: │
│ ✓ Infrastructure pipeline features │
│ ✓ Plateforme serving modèles │
│ ✓ Monitoring et alerting │
│ ✓ Framework test A/B │
│ ✓ Scaling et fiabilité │
│ │
│ RESPONSABILITÉS PARTAGÉES: │
│ • Tests d'intégration │
│ • Optimisation performance │
│ • Réponse aux incidents │
│ • Documentation │
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