10 choses que les chefs de projet doivent savoir avant de lancer un projet d'IA

10 choses que les chefs de projet doivent savoir avant de lancer un projet d'IA

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Les technologies d'IA et d'apprentissage automatique transforment la façon dont les organisations rationalisent leurs processus et opérations commerciales. Dans tous les secteurs, les entreprises réalisent les avantages de la technologie de l'IA, tels que les résultats basés sur les données, les processus automatisés et une mise en œuvre plus rapide.
Un récent TechRepublic a révélé que 90% des organisations travaillent actuellement sur des projets d'IA. Toutefois, seul un projet d'IA sur trois est couronné de succès. Pour en tirer le maximum d'avantages, les chefs de projet doivent planifier leur stratégie avant d'exécuter leur projet d'IA.
Voici dix points que les chefs de projet doivent prendre en compte avant de lancer leur prochain projet d'IA.

10 éléments à prendre en compte dans tout projet d'IA

1. Garantir des données de haute qualité.

Des données de haute qualité constituent la ressource la plus importante pour la mise en œuvre réussie de votre projet d'IA. Les données font partie intégrante de l'efficacité de votre modèle d'IA dans le cadre de votre analyse de rentabilisation.

Veillez à ce que la planification de votre projet d'IA prévoie suffisamment de temps et de ressources pour obtenir des données de bonne qualité.

2. Vérifier si l'IA est faisable pour les exigences de votre projet.

Avant de choisir la technologie de l'IA pour votre prochain projet, vous devez vous assurer que l'IA est une solution plausible pour votre problème commercial. Avec l'aide d'un partenaire de conseil en IA qualifié, vous pouvez déterminer si votre projet d'IA est une solution réalisable pour un défi commercial spécifique.

3. Quantifier les résultats du projet d'IA.

Quel devrait être le résultat attendu d'un projet d'IA réussi ? Sans attentes clairement définies, il est difficile pour les gestionnaires de projet de quantifier les résultats de leurs projets d'IA.

Pour faire face à cette situation, traitez toujours la première version de votre mise en œuvre de l'IA comme un cas de base pour juger si la qualité de la solution est suffisante pour résoudre le problème initial. Si la précision initiale est bien inférieure à la moyenne humaine, cela signifie que vous avez des problèmes avec la quantité ou la qualité des données, ou que la méthodologie que vous utilisez pour votre schéma de classification doit être adaptée à ce qui peut être exprimé dans les données.

Une fois que vous avez établi un scénario de base et identifié les solutions viables compte tenu des chiffres de précision initiaux, utilisez les versions et itérations ultérieures pour améliorer la valeur commerciale et le retour sur investissement.

4. Définir le problème à résoudre

De nombreux chefs de projet et entreprises mettent en œuvre des projets d'IA sans avoir une compréhension claire du problème ou de l'objectif commercial qu'ils tentent de résoudre. L'engouement général pour la technologie de l'IA donne l'impression qu'elle peut résoudre tous les types de problèmes. En réalité, ce n'est pas le cas.

Définir le problème de l'entreprise - et déterminer s'il est trop complexe pour être résolu par une solution basée sur l'IA.

5. S'assurer que tous les acteurs du projet ont la même compréhension de l'IA

Sur la base de leur expérience et de leur apprentissage antérieurs, les parties prenantes, y compris les chefs de projet, les chefs d'équipe et les développeurs, ont une compréhension différente de la technologie de l'IA.

Une solution d'IA est généralement limitée par les données disponibles pour la formation et l'expertise nécessaire pour faire fonctionner les solutions avec les données dont vous disposez. Souvent, il n'y a pas de code ou de données disponibles pour recréer les dernières recherches. C'est pourquoi l'IA n'est pas une solution que l'on achète et que l'on oublie, c'est un processus qui nécessite des apports constants et les parties prenantes doivent redéfinir leurs attentes par rapport à d'autres solutions logicielles.

Avant de mettre en œuvre un projet d'IA, il convient d'élaborer une approche cohérente de la mise en œuvre de la solution d'IA.

6. Définir la portée du projet d'IA

Malgré ses nombreux avantages, les projets d'IA sont comme tous les autres projets informatiques et de développement, et sont généralement assortis d'un délai et d'un budget. En fonction des ressources qui vous sont allouées, définissez la portée globale de votre projet d'IA, c'est-à-dire ce que vous envisagez de réaliser. Établissez un calendrier pour la collecte et le nettoyage des données qui alimenteront le projet et identifiez les besoins en données qui pourraient retarder un projet et qui seront responsables de la fourniture de ces données.

Évaluez la portée de votre projet en termes de coûts, de ressources disponibles et de retour sur investissement.

7. Choisir les données correctes

Avant de choisir le bon algorithme d'IA, les équipes de projet doivent sélectionner, nettoyer et filtrer les données d'entraînement en fonction de la tâche à accomplir. En préparant et en rassemblant les bons ensembles de données pour l'entraînement des modèles, les ingénieurs de projet peuvent accélérer le développement et les expériences futures en matière d'IA. Pour une formation adéquate, les équipes de gestion de projet ont besoin d'experts compétents en science des données pour comprendre ce qui est significatif dans les données et les résultats, et de langages de programmation comme Python, mais la compréhension de l'utilisation de Java aide à créer des applications côté client qui peuvent fonctionner sur une machine individuelle.

8. Choisir le bon algorithme d'IA

Qu'il s'agisse d'apprentissage supervisé ou non supervisé, les chefs de projet doivent choisir l'algorithme d'IA approprié pour leurs projets. Il est important de noter qu'en fonction des exigences du projet, il existe différents types d'algorithmes d'IA pour chaque tâche, notamment pour les tâches de classification, la reconnaissance d'entités, la recommandation, la génération de texte, la génération de contenu visuel, le regroupement, la détection d'anomalies et la forêt aléatoire, parmi lesquels il est possible de choisir.

9. Garantir la sécurité des données

Comme toute solution logicielle, une solution basée sur l'IA doit également répondre à toutes les exigences en matière de sécurité. En tant que chef de projet, vous devez prendre les mesures appropriées pour protéger tout système d'IA contre les attaquants potentiels. En outre, veillez à respecter les règles de sécurité des données lorsque vous travaillez sur un projet de développement de l'IA.

10. Personnalisez votre solution d'IA

Aucun logiciel basé sur l'IA n'est un type de solution unique, principalement parce que les données avec lesquelles vous travaillez et les solutions qui sont uniques pour votre entreprise et votre secteur d'activité nécessitent des données de niche ou des données personnalisées pour votre entreprise. Les solutions doivent être personnalisées en fonction des besoins uniques de l'entreprise. Si votre entreprise travaille avec un partenaire technologique, vérifiez s'il peut fournir des solutions d'IA personnalisées et comment ses modèles peuvent être adaptés à vos données.

En plus de la personnalisation, construisez votre produit d'IA de manière à ce qu'il s'intègre facilement aux systèmes tiers utilisés par votre organisation.

Conclusion

Comme d'autres technologies, l'IA n'est pas une "solution miracle" capable de résoudre à elle seule les problèmes des entreprises. Les chefs de projet doivent aborder l'IA différemment des autres projets informatiques, en commençant par ce que les données montrent avec votre solution de base. Entre autres considérations, les équipes de gestion de projet doivent définir clairement le problème commercial qu'elles tentent de résoudre à l'aide de la technologie de l'IA.

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