sense4data experte en solution data et IA, vous propose une recette de succès pour affronter les défis de traitement, de gouvernance et de mise en production de l’intelligence artificielle.
Selon un rapport d’IDC, en 2024, 60% des entreprises classées G2000 auront assimilées l’utilisation de l’IA et du machine learning à travers toutes les fonctions critiques de l’entreprise : marketing, RH, business, opérations, légal …
Cependant il y’a un vrai gap entre adoption et exécution.
Cet article vise à décrire de manière synthétique les différentes étapes de la méthodologie de robustesse de sense4data en comprenant les facteurs clés de succès d’un projet IA.
Si en 2028, un rapport de Gartner prévoit que 50% des collaborateurs disposeront d’un assistant IA, en 2023, de grands obstacles nécessitent d’être franchis par les entreprises afin de faciliter la coexistence de l’homme et de l’IA en milieu professionnel.
Parmi eux, nous pouvons citer les problématiques liés à la donnée (accessibilité, complexité, volume..), les difficultés liées à la mesure de la performance d’une IA dans un environnement informatique, mais également le niveau de compétence et d’expertise demandés en interne pour adresser des cas d’usage, développer une approche scientifique et construire un modèle IA viable sur le marché.
Afin d’accompagner les entreprises dans leur transformation digitale et d’aider ses clientes à adopter l’IA à l’échelle, sense4data a développé une méthode unique de gestion du cycle de vie de l’IA. Cette méthode, dite de “robustesse”, permet de maximiser les bénéfices pour l’entreprise en poussant des modèles de données du développement à la production puis de la production au marché cible.
sense4data a développé une approche unique de gestion de projets centrés sur la donnée et l’intelligence artificielle.
A travers une méthodologie bien structurée permettant de garantir efficience, efficacité et respect des délais, sense4data déroule une feuille de route très claire pour ses clientes en :
Les projets IA sont bien plus complexes à développer que des projets informatiques traditionnels car ils impliquent plusieurs facteurs augmentant la probabilité d’échec, de retards, de problématiques juridiques et ethniques.
Nous pouvons citer les facteurs tels que
Pour développer ses modèles en production, notre entreprise est parvenu à développer une méthodologie de robustesse basée sur l’approche déterministe et un cycle de vie de l’IA.
Cette approche considère les événements futurs comme étant prévisibles et contrôlables, ce qui permet d’élaborer un plan détaillé pour le projet et de le suivre de manière rigoureuse.
A chaque étape du cycle de l’IA, les équipes de sense4data (Produit IA, IT et Data Science) itèrent et se coordonnent par sprint de 15 jours.
En adaptant les méthodes agiles, sense4data renforce la probabilité d’une mise en production à l’échelle industrielle de l’IA.
Etape 1 : « Cadrage et faisabilité » 10 – 20j d’audit
Cette étape initiale concerne l’identification des obstacles et l’évaluation de la nécessité et de la faisabilité de l’intégration de l’IA à l’architecture informatique du client. Des points essentiels comme la définition des besoins de l’entreprise, l’établissement d’un processus technique, la détermination de mesures de succès et l’évaluation des données sont abordés.
Etape 2 : « Approche scientifique » – sprint 15j
L’objectif de cette étape est d’anticiper les difficultés possibles dans le développement de l’IA en utilisant des mathématiques appliquées et une réflexion théorique cohérente. Les contraintes relatives aux performances de l’entreprise, aux impacts sur le business, à l’IT, à la sécurité, aux coûts d’infrastructure, et à la gestion des risques sont prises en compte.
Etape 3 : Pré-déploiement et benchmark (POC) – sprint 15j
À ce stade, les data scientists mettent en œuvre des algorithmes d’IA simples. Les ingénieurs en données surveillent ensuite le pipeline pour s’assurer que les données contiennent des informations pertinentes. L’objectif est de valider le concept du modèle IA en mettant l’accent sur l’explicabilité, la reproductibilité, la robustesse et l’évolutivité des données.
Etape 4 : Déploiement opérationnel (MVP) – sprint 15j
Il s’agit d’une étape cruciale où les compétences scientifiques et d’ingénierie IA sont utilisées pour déployer une version bêta de l’IA en production. Les équipes IT, Data Science, Product et MLOps travaillent ensemble pour surveiller les modèles, les données et les indicateurs analytiques en production, et pour recueillir les premiers retours d’information des utilisateurs.
Etape 5 : Gestion à long terme des logiciels basés sur l’IA dans un environnement de production – sprint 15j
Une fois les étapes précédentes validées, le modèle d’IA est déployé dans un environnement de production, avec un cycle solide de données en direct et de backtesting. L’objectif est d’intégrer l’IA dans le système d’information de l’entreprise en mettant en place une architecture centrée sur les données, une modularité informatique et un système de surveillance en temps réel de l’IA.
L’implémentation en interne d’une IA corporate génère des défis importants comme des infrastructures informatiques souvent inadaptées à la gestion de données, la rareté des talents possédant les compétences nécessaires, l’augmentation des coûts de production et la complexité de surveillance induites par les projets d’IA, et enfin la dilution des responsabilités dans les projets complexes.
Les IA produites par sense4data découlent de la méthodologie de robustesse décrite ci dessus mais aussi d’autres méthodologie de construction plus orientée « business »
