L’accessibilité de l’Intelligence Artificielle ne doit pas dissimuler le véritable enjeu de tout projet technologique : transformer les usages pour le mieux.
Mettre l’Intelligence Artificielle au service de vos métiers
La technologie n’a jamais qu’une seule mission : délivrer une valeur métier à l’épreuve du temps et de l’urgence du quotidien. L’intelligence artificielle n’échappe pas à la règle, et derrière l’engouement médiatique, c’est le seul étalon qui fasse foi.
4 phases composent notre démarche IA à vos côtés :
Newsroom AI Consulting
A travers notre offre de conseil, formation et réalisation, nous vous proposons 4 actions pour tirer parti de ce que l’Intelligence Artificielle a à vous offrir tout au long de votre projet de transformation.
Développer une pensée créative autour de l’intelligence artificielle nécessite un grand écart entre la compréhension du fonctionnement de la technologie et une vue d’ensemble de ses applications.
Penser la technologie n’est jamais un exercice facile. Avec l’intelligence artificielle, aux difficultés habituelles, s’ajoutent souvent :
Insaisissable, l’intelligence artificielle peut avoir un effet démobilisateur. C’est le premier verrou auquel il est nécessaire de s’attaquer.
Face au paysage aussi fascinant que déroutant de l’intelligence artificielle, nous vous proposons d’y voir plus clair :
Le potentiel de l’intelligence artificielle est si vaste qu’il est parfois difficile de savoir par où commencer, vers où se diriger en priorité.
La priorisation des sujets nécessite deux analyses complémentaires : l’analyse de la valeur d’une part, et l’analyse de l’effort d’autre part.
L’analyse de la valeur permet d’identifier ce que l’intelligence artificielle est en mesure d’apporter sur chaque cas d’usage. Que ce soit une réduction du temps, de l’effort, des coûts, des risques, un gain de qualité, d’information ou de mise à l’échelle, il s’agit d’identifier les leviers principaux de création de valeur. Nos experts sont là pour vous aider à les identifier.
L’analyse de l’effort consiste quant à elle à confronter les idées de projets aux difficultés et challenges qui s’annoncent. Quelle quantité de donnée pourra être réunie dans les délais impartis ? Quelle est son niveau de fiabilité ? Autant de questions qui permettent d’anticiper les points durs du projet, et de faire une première estimation de la charge à prévoir.
La cartographier des cas d’usage sur ces deux axes permet ensuite d’identifier très rapidement la marche à suivre, les sujets par lesquels commencer, ceux à écarter, ceux à réserver pour plus tard.
La réalisation des projets d’intelligence artificielle nécessite une équipe d’experts qualifiés : du Data Scientist au Machine Learning Engineer, chacun apporte une vision unique pour la réussite de votre projet.
La démocratisation de l’intelligence artificielle ne doit pas occulter la difficulté de ce type de projet, et le spectre des compétences qu’il est nécessaire de réunir pour les mener à bien.
Au-delà des questions usuelles d’ingénierie logicielle, il est nécessaire de s’assurer de la bonne gestion des données (gouvernance, versionnage, traitement et stockage à l’échelle), de la traçabilité et de la reproductibilité du plan d’expérience, d’un déploiement et d’une gestion des modèles capable d’assurer un niveau de service adapté. Le tout, en restant focalisé sur la valeur d’usage du système en cours de développement.
Que ce soit en interne ou en faisait appel à un sous-traitant, confiez ces sujets à une équipe de spécialistes, qui sauront interagir avec vos équipes métiers pour passer de l’idée à la solution, sans encombre. Les équipes de SCALIAN AI Consulting réalisent ce type de projet au quotidien depuis 2015.
Le chaînon manquant entre les PoCs et la création de valeur : opérationnaliser et opérer les services prédictifs.
PoCs et la création de valeur : opérationnaliser et opérer les services prédictifs.
L’opérationnalisation fait souvent défaut aux projets Machine Learning. Le modèle est prêt, il fonctionne et ses performances ont été validées. Mais l’étape d’après, qui consiste à déployer le service, le rendre accessible à des utilisateurs finaux requiert de nouvelle expertise.
La bonne pratique consiste à intégrer ces considérations dès le démarrage du projet. Nous visons généralement le déploiement d’un modèle à l’issue du premier sprint. Les itérations suivantes permettent d’améliorer les performances de ce modèle, mais le déploiement n’est plus un sujet.
Il n’est jamais trop tard pour se saisir du sujet et nous pouvons également vous accompagner pour opérationnaliser un modèle existant.
Contactez nos experts pour en savoir plus.
Nos spécialistes sont à votre disposition pour discuter de vos besoins métiers et de la façon de collaborer avec nous pour libérer votre potentiel.
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Réalisation Meless Yves
