Intelligence artificielle : 4 étapes pour améliorer votre projet

Beaucoup de secteurs d’activité utilisent l’intelligence artificielle et les solutions de Machine Learning.

Depuis quelques années, presque tous les médias parlent de l’IA et/ou du machine Learning et de la façon dont cette technologie pourrait miraculeusement changer notre monde. On peut déjà se rendre compte que la science de l’intelligence artificielle évolue et se généralise avec une très grande rapidité dans tous les secteurs et toutes les activités.

D’ici 2025, chaque utilisateur maîtrisera sans doute l’intelligence artificielle avancée ainsi que l’utilisation des « machines intelligentes ».

Aujourd’hui, de plus en plus d’organisations adoptent des solutions d’IA et sont un peu plus conscients de l’impact de l’IA sur leur engagement avec les fournisseurs et les employés.

Cela représente un grand pas en avant, mais pour la mise en œuvre efficace de l’IA, voici quatre étapes essentielles pour réussir votre implémentation de l’IA :

C’est quoi l’intelligence artificielle ?

Si vous lisez cette article vous connaissez normalement les bases. Mais très rapidement, voici une petite définition de l’IA pour remettre dans le contexte.

La définition de l’IA est assez simple : des machines capables de simuler l’intelligence humaine. Lorsqu’on parle d’intelligence humaine, cela peut être des réponses apportées, un dialogue, une action, toujours, pour la machine, des actions qui seront faites sous forme de calcul.
Attention à ne pas confondre avec le Machine Learning, qui est un simple composant de l’intelligence artificielle au global. Le Machine Learning est un « apprentissage automatique », qui englobe lui même le Deep Learning, ‘l’apprentissage profond ».

Les métiers vitaux pour déployer l’intelligence artificielle ou le Machine Learning 

Outre le data scientist, le chief data officer et le senior data engineer assument des rôles très importants dans la conception des systèmes IA ou de ML. Une grande partie de ces métiers sont d’ailleurs exercés en freelancing. Deux autres fonctions sont requis pour assurer le côté pratique de l’implémentation, le business data analyst et du Machine learning engineer.

Le business data analyst occupe un rôle crucial dans la compréhension de l’utilisation des données. Il connaît toutes les stratégies de l’utilisation de la Data, il forme les membres de l’équipe et valide les ensembles de données.
C’est la personne la plus spécialisée pour l’application pratique et l’exploration de la Data. Par ailleurs, il peut aider l’équipe technique à progresser efficacement.

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Quant au Machine learning engineer, il joue également un rôle primordial pour votre projet d’IA. Vous pouvez d’abord faire appel à un professionnel expérimenté au début du projet, puis pour la maintenance continue, vous pouvez engager un ingénieur sous contrat. Beaucoup sont disponibles en freelancing, les prix varies selon l’expérience, mais ce sont des postes encore très peu occupés. Avoir quelqu’un d’expérimenté et qualifié en matière de veille économique dans votre équipe informatique vous permet d’avoir une ressource qui peut analyser le lien entre les opérations de l’entreprise et l’expérience des données.

Le Machine learning engineer peut interpréter très rapidement les résultats. Une personne peut remplir ce rôle en se formant et en réalisant un stage auprès de l’entrepreneur si vous souhaitez renouveler souvent des projets d’IA.

Les besoins et les résultats attendus

Comme pour tout projet, connaître les objectifs à atteindre et les problèmes à résoudre vous permet de définir proprement vos besoins. Vous devrez faire pareil avec la mise en place d’une solution d’intelligence artificielle.

Votre problème nécessite-t-il une solution IA ou ML ? Il existe des organisations qui désirent utiliser l’IA seulement parce que c’est une technologie à la pointe du progrès. Il se peut votre problème peut se résoudre avec de simples outils d’analyse ou un codage supplémentaire. Des solutions d’IA ou de ML ne doivent être envisagées que si vous avez besoin de traiter régulièrement une énorme quantité de données, avec de faibles marges.

Après avoir établi votre besoin d’une solution d’IA/ML, il faut que vous trouviez les moyens d’apporter une valeur ajoutée grâce à cette solution, tout en définissant les ressources nécessaires pour atteindre vos objectifs. En effet, connaître votre objectif vous permettra de créer une valeur durable, peu importe l’objectif : un nouveau produit, un nouveau service, ou une amélioration de vos opérations pour développer votre entreprise.

La création de données et tests approfondis

Les organisations ne perdront pas leur temps avec des informations erronées, si elles avaient la compréhension du type de données et d’informations dont elles ont besoin. Alors, laissez le temps à votre équipe de préparer, vérifier et examiner la data recueillie avec les parties prenantes pour contrôler les biais et réduire les risques de (sur)sous-estimation.
A part cela, vous pouvez doubler vos estimations afin d’être sûr d’obtenir de bons résultats, et assurez-vous aussi du bon déroulement de la maintenance continue.

Une autre étape essentielle, qui est aussi liée à la préparation des données, est celle d’effectuer le test sur tous vos modèles de données. Cette tâche doit être accomplie par un spécialiste ayant une solide compréhension des tests de solutions IA ou ML et une expérience opérationnelle.
La personne doit déterminer rapidement si les ensembles de données et les paramètres de réglage associés sont correctement configurés. Bref, le test est indispensable pour acquérir la confiance dans la réussite du projet.

Gérer les biais pour rendre votre solution d’intelligence artificielle opérationnelle 

Lors de la mise en production, l’équipe responsable de la gestion de la solution d’intelligence artificielle a pour mission de mettre en avant la valeur ajoutée de la solution et son évolution.
La gestion des données contribue à comprendre les éléments à surveiller en permanence pour l’inspection et la maintenance. Sans cela, il faut s’attendre à des coûts de correction très élevés, sans parler des résultats faussés involontairement.

Les entreprises se pressent vite de lancer leur solution IA ou ML. Mais en se précipitant, elles risquent de se retrouver avec des résultats finaux incompris des utilisateurs, et de passer à côté des véritables capacités de la technologie. D’où l’importance d’affiner votre message et de vous assurer que votre valeur correspond bien à ce que les utilisateurs espèrent avoir.

Loin d’être une simple tendance, la technologie IA et ML est tout un processus qui permet entre autres la transformation des modèles commerciaux, l’accélération de l’efficacité opérationnelle et des progrès technologiques en vue de créer une valeur permanente pour les employés, les clients et les parties prenantes.

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