Comment gérer des projets d'IA : du point de vue à une solution prête à l'emploi

La question de savoir si l'IA permet ou non aux entreprises de rationaliser leurs processus et de les aider à fournir des solutions proactives a été résolue et dépoussiérée par le monde numérique.

Il n'y a pratiquement aucune industrie dans le monde aujourd'hui qui soit inconsciente des revenus élevés et du potentiel d'offre de valeur que l'intelligence artificielle contient. Un fait déclaratif qui ressort des tendances technologiques prometteuses de l'IA pour 2020 et plus tard.

Cette adoption rapide, bien que d'une part ait apporté de nombreux avantages pour les entreprises et les utilisateurs finaux, elle est d'autre part à un stade très natif. Cela signifie que les entreprises n'ont pas encore trouvé de cas d'utilisation concrets et d'efficacité de retour. Cette combinaison de nascence et d'avantages a donné naissance à un certain nombre de questions sur la façon de gérer vos projets d'IA .

Voyant à quel point la complexité est au cœur même des solutions de gestion de projet d'IA, il est important de comprendre les subtilités de la gestion de projets d'IA .

Dans cet article, nous répondons à toutes les questions et à tous les éléments concernant la façon dont nous, chez Appinventiv, effectuons la gestion de projet d'IA et les étapes que nous suivons pour transformer avec succès une preuve de valeur (POV) en une solution et des services d'IA efficaces .

Table des matières

1. En quoi un projet d'IA est-il différent des projets traditionnels ?
2. Diviser l'IA en deux catégories distinctes
3. Un léger détour : Comprendre les piliers du succès d'un projet d'IA
4. Les défis du développement de projets d'IA : pourquoi les projets d'IA échouent
5. Répondre à la question de l'heure : comment gérer vos projets d'IA
6. FAQ sur les étapes de la gestion de projet IA

En quoi un projet d'IA est-il différent des projets traditionnels ?

La gestion de projet d'IA appelle une approche différente lorsque des parallèles sont établis entre eux et la gestion de projet d'application mobile traditionnelle. Cela signifie que les différences entre les projets d'IA et les projets informatiques traditionnels sont multiples.

Le processus de développement d'applications mobiles traditionnel est une solution spécifiée. Chaque fois qu'il devient difficile de spécifier une solution, les résultats deviennent incertains et risqués. Ce type de développement relève de la programmation descendante.

À l'opposé, dans le cas de la preuve de valeur (POV) des projets d'IA , une approche ascendante est suivie. Dans ce cas, l'IA tire des conclusions de ses propres règles et processus de travail avec un ensemble de données étendu.

Le paysage du développement de l'IA tend également à ouvrir plusieurs opportunités à mesure que le cycle mûrit. Cela signifie que pour qu'un projet soit considéré comme terminé, il doit franchir plusieurs étapes d'exploration, de succès et d'essais. Bien que le résultat de l'approche soit presque toujours favorable aux revenus élevés, cela entraîne souvent des coûts de développement élevés et des délais de développement prolongés.

La dernière partie de la question concernant la gestion de vos projets d'IA consiste à faire de la gestion du changement une partie intégrante du processus Agile. Le principe sur lequel les gestionnaires de programmes d'IA travaillent généralement est l'échec rapide, dans lequel l'idée est d'explorer rapidement et d'échouer dès le début d'une mauvaise approche, plutôt qu'à un stade ultérieur du processus de développement.

Diviser l'IA en deux catégories distinctes

La première partie de la planification de votre projet d'IA commence par la compréhension par notre équipe de la catégorie à laquelle il appartient. La première catégorie traite des projets de nature courante, comme la traduction d'une langue dans une autre ou la conversion d'images en mots. La deuxième catégorie est plus complexe. Il gère des tâches telles que la détection du rythme cardiaque ou la surveillance du sommeil.

Les deux catégories appellent deux solutions distinctes : incorporation d'une IA existante ou création de solutions personnalisées de gestion de projet d'IA .

Solutions d'intelligence artificielle existantes

Il existe un certain nombre d'événements où l'inclusion de l'IA est devenue courante et courante. Cela signifie qu'il existe des outils prêts à l'emploi dont nos ingénieurs n'ont qu'à intégrer l'IA dans les applications . Parmi les plates-formes que notre équipe utilise généralement, citons Microsoft Azure AI, Google AI Platform et Amazon Machine Learning, etc.

Solutions personnalisées d'intelligence artificielle

Dans le cas où un projet complexe est en cours, comme récemment nous avons créé une application de soins de santé basée sur un réseau neuronal qui a donné aux utilisateurs un aperçu de leur santé sur la base de leur voix, nous devons recourir au développement de solutions d'IA personnalisées. Pour faciliter le processus, Android 11 utilisera sa nouvelle API Neural Networks 1.3, dans le but de faire fonctionner vos applications Machine Learning de manière fluide sur les appareils.

Un léger détour : Comprendre les piliers du succès d'un projet d'IA

Notre voyage avec l'intelligence artificielle a commencé en 2019. Il nous a fallu un délai de livraison prolongé pour comprendre que le secret du succès d'un projet d'IA réside dans deux piliers : les personnes et les données. Ce n'est qu'en présence des deux piliers que l' IA est en mesure d'améliorer l'expérience client dans son intégralité.

Nous avons commencé par faire appel à des experts de différentes sections auxquelles l'application adhérait - qu'ils aient ou non une expertise technique. Il était nécessaire d'introduire des données spécifiques au domaine dans l'algorithme pour rendre le système d'IA efficace et impartial.

La partie suivante – le deuxième pilier – était les données. Les données, lorsqu'elles ne sont pas correctement stockées ou lorsqu'elles ne sont pas dans leur intégralité, sont totalement inutiles. Désormais, une entreprise éjecte deux types de données : les données structurées (telles que la date de naissance, l'adresse, etc.) et les données non structurées (factures, enregistrements vocaux, e-mails, etc.). Lors du processus de gestion de projet d'IA, vous devez tenir compte des deux types de données.

Il y a certaines étapes qu'une donnée doit franchir pour devenir une donnée pouvant être utilisée pour l'apprentissage en profondeur ou l'intelligence artificielle. Ceux sur lesquels notre équipe d'ingénieurs de données travaille lorsque nous développons des solutions d'intelligence artificielle (IA) pour les scale-ups et les entreprises clientes .

Plus les données trouvent rapidement une place dans cette pyramide, qui est basée sur les besoins de la hiérarchie de Maslow , plus votre projet d'IA commencera à tourner rapidement et plus les ingénieurs auront la possibilité de travailler sur la modélisation au lieu de se concentrer sur la filtration des données.

Le résultat de notre voyage d'exploration a été une compréhension des différents problèmes rencontrés lors de la réponse à ce qui crée une solution d'IA précieuse . Laissez-nous résoudre ces problèmes avant de vous guider à travers les étapes de la gestion des projets d'IA de manière à ce que leur preuve de valeur (POV) se reflète dans le système final.

Les défis du développement de projets d'IA : pourquoi les projets d'IA échouent

Si nous nous asseyons pour dresser une liste des défis auxquels les entreprises sont confrontées lors de la mise en œuvre de l'IA , la liste sera très longue. Mais au cœur de tout cela, pourquoi la preuve de valeurs échoue , se trouvent deux causes principales : des attentes mal alignées et des capacités de gestion des données insuffisantes. Les causes qui empêchent les entreprises de gagner de l'argent avec l'IA .

Attentes mal alignées

Le plus souvent, la majorité des projets d'IA ne voient pas le jour en raison du désalignement des attentes qui en découle. La cause profonde des défis de l'intelligence artificielle dans les entreprises émerge souvent en raison des attentes accrues à court terme d'une technologie qui fonctionne par nature sur un mode à long terme.

La prochaine instance d'attentes mal alignées peut être observée dans les entreprises qui supposent que leur solution basée sur l'IA sera suffisamment précise pour répondre aux différentes perceptions des utilisateurs. Par exemple, dans le cas d'une application de streaming musical, supposer que la "prochaine chanson" suggérée par votre IA est exactement ce que l'utilisateur pense appartenir au genre est un problème. C'est la raison pour laquelle les entreprises utilisent souvent le mot "peut" lors de la présentation de produits ou de services susceptibles d'intéresser leurs utilisateurs.

Gestion des données inefficace

L'IA a tendance à prendre de mauvaises décisions sur la base de mauvais ensembles de données. Le problème dans les solutions de gestion de projet d'IA apparaît lorsque les données sont incorrectes ou incomplètes - en bref, non préparées pour s'intégrer dans le modèle d'IA.

Pour qu'un système d'IA fonctionne comme prévu, il est nécessaire de disposer de données raffinées que le système peut utiliser pour apprendre et analyser des modèles. Lorsque nous créons un ensemble de données prêt pour l'IA, nous nous concentrons principalement sur la division des informations structurées et non structurées en suivant la stratégie moderne de collecte de données .

Répondre à la question de l'heure : comment gérer vos projets d'IA

1. Identification du problème

La première étape pour nous lorsqu'il s'agit de gérer des projets d'IA consiste à identifier le problème. Nous commençons par poser deux questions à nos partenaires : "qu'est-ce que vous êtes prêt à résoudre ?" » et « quel est le résultat souhaité pour vous ?

Lors de l'établissement d'un énoncé de problème, il est important de comprendre que l'IA en soi n'est pas une solution mais un moyen/outil pour répondre au besoin. Sachant cela, nous choisissons plusieurs solutions, qui peuvent être construites avec l'aide de l'IA et ne pas en dépendre.

2. Tester l'ajustement de la solution du problème

Cette étape répond idéalement au démarrage d'un projet d'IA . Avant de lancer le processus de développement du projet d'IA, il est d'abord important de tester et de s'assurer que les gens sont prêts à payer pour ce que vous construisez.

Nous testons l'adéquation problème-solution à travers un certain nombre de techniques telles que l'approche Lean traditionnelle et le Product Design Sprint .

L'une des meilleures choses à propos de la technologie AI est qu'il est très facile de créer une version de base d'une solution en utilisant de vrais humains ou MVP. L'avantage n'est pas seulement une analyse facile d'une solution, mais également une garantie dans le temps que le produit a réellement besoin d'une solution d'IA.

3. Préparation et gestion des données

Ayant atteint le point où nous savons qu'il existe une clientèle pour votre solution et que vous avez la certitude que l'IA peut être construite, nous commençons à gérer des projets d'apprentissage automatique en collectant des données et en gérant leur gestion.

Nous commençons par diviser les données disponibles sous des formes structurées et non structurées. Bien que l'étape soit assez facile lorsque nous travaillons avec une startup ou une entreprise qui ne dispose pas de plusieurs données, la construction de plusieurs solutions d'IA appliquées pour l'entreprise est ce qui est délicat. En règle générale, les grandes entreprises disposent d'énormes bases de données propriétaires qui pourraient être prêtes pour l'IA et ce qui pourrait rendre les choses encore plus difficiles, c'est le fait que les données pourraient être stockées dans des silos.

Nos ingénieurs de données commencent par organiser et nettoyer les données, où en principe, ils définissent un ordre chronologique et ajoutent des étiquettes si nécessaire.

4. Choisir le bon algorithme

Bien que, pour garder l'essence de l'article, nous n'aborderons pas ici les technicités des algorithmes d'IA, mais ce qu'il est important de savoir, c'est qu'il existe différents types d'algorithmes, qui varient en fonction de l'apprentissage que vous faites.

• Enseignement supervisé

À la base, la classification prédit une étiquette et la régression prédit la quantité. Nous choisissons généralement des algorithmes de classification lorsque nous voulons comprendre les chances d'occurrence d'un événement, par exemple la probabilité de précipitations demain.

D'autre part, nous utilisons des algorithmes de régression lorsque nous devons quantifier le scénario, par exemple lorsque nous voulons connaître le risque de noyade d'une zone.

Il existe plusieurs autres algorithmes parmi lesquels nos ingénieurs choisissent en fonction des exigences du projet : classification bayésienne naïve, forêt aléatoire, régression logistique et machine à vecteurs de support.

• Apprentissage non supervisé

Le choix de l'algorithme serait ici très différent puisque les données ne sont pas organisées ou suivent un certain type. Nous pourrions utiliser des algorithmes de clustering pour regrouper des objets ou des algorithmes d'association pour trouver des liens entre différents objets, etc.

5. Formation des algorithmes

Une fois que nous avons sélectionné l'algorithme, nous passons à la formation du modèle dans lequel nous entrons des données dans le modèle, en tenant compte de l'importance de la précision du modèle.

Notre équipe d'ingénieurs comprend que la définition du seuil minimum acceptable et l'application de la discipline statistique sont les étapes clés pour accélérer le développement de l'IA , d'une manière qui nécessite un minimum d'ajustements ultérieurs.

Pour former les algorithmes et franchir les prochaines étapes de développement, nous employons des experts techniques experts en Python, R, Java et C++. En fonction des besoins du projet, nous faisons également appel à des experts qui comprennent Julia, le meilleur langage pour le développement d'applications d'apprentissage automatique .

6. Déploiement du projet

Nous conseillons généralement à nos partenaires d'utiliser des plates-formes prêtes à l'emploi telles que Machine Learning en tant que service pour leurs besoins de lancement et de déploiement de produits. Ces plateformes sont développées pour simplifier et faciliter l'Intelligence Artificielle et faciliter la phase de déploiement d'un projet d'IA . Ils fournissent également des analyses avancées basées sur le cloud qui peuvent être utilisées pour ajouter différents langages et algorithmes.

[Lire aussi : Considérez les étapes importantes pour rédiger un plan de projet magistral]

FAQ sur les étapes de la gestion de projet IA

Q. Comment démarrer avec l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique

Six étapes sont couvertes dans le processus de gestion de projet d'IA : identification du problème, test de l'adéquation de la solution au problème, gestion des données, sélection du bon algorithme, formation de l'algorithme et déploiement du produit sur la bonne plate-forme.

Q. Qu'est-ce qu'une bonne idée pour un projet d'intelligence artificielle ?

L'IA a acquis une portée dans un certain nombre d'industries. Ce qui est nécessaire, c'est de trouver un cas d'utilisation qui intègre la technologie de manière à ce que les données générées soient organisées et converties en analyse exploitable. Il est important d'être réaliste quant à vos attentes vis-à-vis des solutions d'IA en termes de traitement comme un outil aidant à l'avancement de votre service, au lieu qu'il devienne un service lui-même.

Q. Les projets d'IA sont-ils meilleurs que les projets informatiques traditionnels ?

Cela dépend d'une situation à l'autre. Il existe en effet certains projets qui fonctionnent mieux avec l'inclusion de l'IA, tandis que d'autres applications deviennent inutilement complexes avec l'intégration de la technologie. En fin de compte, cela dépend du cas d'utilisation et de la valeur qu'il deviendrait avec l'intelligence artificielle.