7 meilleures pratiques pour la mise en œuvre de l'IA

L'intelligence artificielle (IA) jouera un rôle essentiel dans l'avenir du travail et dans le maintien d'un avantage concurrentiel. Sur un marché de plus en plus encombré et toujours en mouvement, les organisations doivent évoluer. La mise en œuvre de l'IA est une étape essentielle pour créer des efficacités opérationnelles optimisées qui augmentent la longévité.

Il est facile de comprendre les avantages de l'IA. Le travail manuel et la hausse des coûts d'embauche des ressources humaines pour les entreprises internationales sont des problèmes que l'IA peut atténuer. Elle peut débloquer des opportunités imprévues tout en augmentant les revenus. Cependant, il est essentiel de comprendre comment s'y prendre, de la formation des équipes à la préparation des données, en passant par les tests, etc. 

Pour de nombreuses entreprises, l'approche typique consiste à utiliser des fonctionnalités spécifiques au sein de leurs plateformes existantes. Par conséquent, il n'est pas surprenant que de nombreux projets d'IA échouent.

Voici 7 bonnes pratiques à suivre lors de la mise en œuvre de l'intelligence artificielle :

1. Évaluez votre infrastructure informatique

Malheureusement, de nombreuses organisations sont accablées par des systèmes patrimoniaux obsolètes et des piles technologiques compliquées, ce qui rend difficile la mise en œuvre de l'IA. Si votre organisation opère dans cet environnement, il est essentiel d'examiner comment vous pouvez créer les bases appropriées et comment le faire de manière réaliste. Ce faisant, vous réaliserez peut-être que vous avez déjà quelques projets d'IA bloqués dans le pipeline. Avant de déployer une stratégie d'IA cohérente, vous devez résoudre ce type de problèmes au sein de votre équipe de direction et de vos services. Prenez le temps de répondre à ces questions fondamentales :

• L'IA aidera-t-elle notre organisation à créer de meilleurs produits et services ?
• L'IA améliorera-t-elle les délais de commercialisation ?
• L'IA améliorera-t-elle l'efficacité des processus ?
• L'IA atténuera-t-elle les risques et la conformité ?

Les questions ci-dessus sont assez similaires à celles que vous avez pu vous poser pour toute nouvelle stratégie de développement d'applications. Pour mener à bien votre stratégie d'intelligence artificielle, il faut de la discipline et l'utilisation des meilleures pratiques énumérées ici. En outre, vos réponses peuvent orienter la mise en œuvre. Considérez l'utilisation des ressources en termes de temps, de coûts, de complexité et de compétences nécessaires pour construire vos modèles d'IA et justifier votre analyse de rentabilité.

2. Déterminer les cas d'utilisation

Recherchez des cas d'utilisation pertinents pour le déploiement optimisé de l'intelligence artificielle dans chacun des domaines suivants :

• Apprentissage automatique (ML)
• Traitement du langage naturel (NLP)
• Compréhension du langage naturel (NLU)
• Reconnaissance optique de caractères (OCR)
• Chatbots

Découvrez comment vos concurrents et vos pairs ont déployé avec succès des plateformes d'IA. Recherchez des fournisseurs ayant des antécédents fiables pour réduire les risques. Consultez les parties prenantes sur vos cas d'utilisation et les avantages de la mise en œuvre de l'IA. 

Tirez également parti des accélérateurs d'IA des principaux fournisseurs de services en nuage (CSP) qui peuvent déjà être inclus dans vos plateformes LCAP, DMS, BPM, RPA et iPaaS. En travaillant avec vos parties prenantes et en leur apprenant à utiliser votre solution d'IA, elles seront plus susceptibles de l'utiliser, ce qui favorisera l'adoption à l'échelle de l'organisation.

3. Interpréter les données brutes

Des données insuffisantes peuvent conduire à des résultats erronés et à l'échec de la mise en œuvre de l'IA.. Si vous pouvez comprendre les données brutes, demandez l'aide de vos experts métier pour accéder à une interprétation détaillée. Passez les données au peigne fin pour vous assurer qu'il n'y a pas de fautes de frappe, de composants manquants, d'étiquettes faussées et d'autres erreurs. Assurez-vous que vos échantillons de données contiennent tous les éléments que vous devez analyser.

Réfléchissez à la relation entre vos données et ce que vous voulez prédire. Assurez-vous que les données ne sont pas biaisées. Lorsque vous prenez le temps de bien comprendre les données brutes, vous pouvez également remarquer des limites. Ces limites peuvent vous aider à définir des attentes quant à la portée de vos prédictions. Si une intervention humaine est nécessaire, vérifiez tous les points de déclenchement, les API, les cas limites, le traitement des exceptions et les limites du système.

4. Former les modèles

Vous aurez besoin de données historiques de haute qualité pour entraîner vos modèles ML. Utilisez les moteurs AutoML pour construire des modèles de reconnaissance d'image, de parole, de vidéo et de langage naturel. Avec les moteurs AutoML, tout utilisateur peut télécharger ses images et créer automatiquement un modèle ML à l'aide d'une interface glisser-déposer. Essentiellement, il importe les données, les étiquette et entraîne le modèle. Le plus intéressant est qu'un moteur AutoML gère tout le travail compliqué à votre place.

5. Mesurez et suivez vos résultats

Vous devez expérimenter l'intelligence artificielle, mais vous devez également intégrer un suivi, une surveillance et une mesure disciplinés à chaque étape, en utilisant une approche critique. De plus, il est essentiel d'auditer continuellement votre déploiement pour vous assurer qu'il s'aligne systématiquement sur vos objectifs commerciaux. Il est plus efficace de changer de stratégie que d'accepter l'échec. 

Continuez à tester vos modèles et vos prédictions pour apporter des améliorations supplémentaires si nécessaire. Gardez vos données propres et conservez un jeu de données brutes principal à utiliser pour chaque cycle de test. Vous pouvez également utiliser votre ensemble de données principal pour tester des cas d'utilisation modifiés. Surveillez votre modèle pour détecter les risques et les problèmes potentiels. N'oubliez pas d'ajouter du temps pour gérer tout problème inattendu. 

6. Instruisez votre équipe et collaborez 

L'intelligence artificielle continue de s'améliorer, mais elle a toujours besoin de données correctes. Le problème est qu'il est difficile de trouver des experts en science des données. Par conséquent, investissez dans la formation continue de vos intervenants. 

Complétez vos initiatives de formation en créant un environnement où la collaboration fait partie de la culture. La gestion du changement est un facteur crucial pour la réussite de la mise en œuvre de l'IA. Créez des objectifs à court et à long terme sur ce que vous comptez réaliser en utilisant l'analyse prédictive, puis l'apprentissage automatique, puis le traitement du langage naturel et ainsi de suite dans la liste des IA. Déterminez comment chaque déploiement affecte chaque secteur d'activité et comment il améliore les flux de travail de vos employés.

7. Reconnaître les victoires

Célébrez chaque victoire et faites participer tous les cadres et toutes les parties prenantes. Essayez de terminer vos projets dans les 12 semaines ou avant pour encourager un engagement continu. Au fur et à mesure que vous tirez des enseignements de chaque projet réussi, vous pouvez étendre l'IA à d'autres secteurs d'activité et sites de l'entreprise.

Utilisez vos objectifs comme repères de réussite, et concentrez-vous sur vos résultats. Lorsque vous vous concentrez sur les résultats, n'oubliez pas que les plateformes d'IA peuvent prendre des ensembles de données structurées et non structurées. 

Enfin, l'utilisation des meilleures pratiques pour la mise en œuvre de l'IA nécessite une perspective à long terme. N'oubliez pas que le déploiement de l'IA est un marathon et non un printemps. Comprenez ce que l'IA est actuellement capable d'exécuter, et soyez réaliste quant à vos délais et vos attentes.

Dernière réflexion

Quelle que soit la façon dont vous programmez votre plateforme d'IA, elle ne fonctionnera qu'en fonction des données brutes que vous y introduisez. Néanmoins, l'IA est l'innovation technologique la plus importante de notre ère. Elle permet de réduire le temps nécessaire à l'élaboration de modèles et de processus commerciaux essentiels, tout en réduisant le taux d'erreur humaine. ProcessMaker propose une suite primée de gestion intelligente des processus métier (iBPMS) qui aide les entreprises à mettre en œuvre l'IA en s'intégrant de manière transparente à un large éventail de systèmes et de technologies d'automatisation.