Comment nous résolvons les problèmes de développement de l'IA que vous êtes obligé de rencontrer

La majorité de l'environnement de développement logiciel traditionnel et conventionnel suit les phases habituelles qui incluent l'analyse, la planification, la conception, la construction, l'assurance qualité et le déploiement.

L'environnement de développement de l'intelligence artificielle fonctionne cependant différemment. Dans le cas des projets d'IA, le développement est centré sur l'identification de la source de données et la collecte de données, leur nettoyage et leur transformation en informations. Une telle approche nécessite un état d'esprit et des compétences différents.

Ce non-conventionnalisme qui est mis en réseau dans les projets d'intelligence artificielle s'accompagne d'un tout nouvel ensemble de problèmes et de réponses sur la manière de résoudre les défis du développement de l'IA .

Notre équipe de spécialistes du développement de l'intelligence artificielle a travaillé sur environ 7 solutions complètes et plus de 17 POC, dont deux n'appartiennent pas au même secteur. L'exposition au travail nous a rendu certaines choses très claires -

1. Vous ne pouvez pas vous attendre à ce que le résultat de votre projet de développement de logiciels d'IA soit le même que celui d'un produit conventionnel, car avec l'IA, le jeu est davantage axé sur les succès et les essais.
2. Vous serez en mesure de mieux mettre en œuvre des stratégies et des programmes d'IA dans votre entreprise lorsque toute l'équipe est à bord, et pas seulement les techniciens.
3. Comme dans le cas des projets d'applications non IA, les limites des projets IA varient également d'une idée à l'autre. Mais certains défis et solutions de développement de l'IA sont similaires d'un produit à l'autre.

En creusant le troisième apprentissage, il y a des problèmes qui sont similaires dans tous les produits, quelle que soit l'idée qui les soutient. Quelle que soit l'application que nous développions, nous avons rencontré ces problèmes, ce qui permet de supposer qu'ils sont récurrents.

Afin d'imprégner les entrepreneurs d'une approche proactive, les ingénieurs de données ont répertorié les problèmes courants liés à l'adoption de services de développement d'IA, ainsi que leurs connaissances sur chaque difficulté et opportunité d'intelligence artificielle.

Défis et solutions de développement de l'IA

1. Problèmes de collecte et de gestion des données

L'affirmation selon laquelle le système d'IA n'est aussi bon que les données sur lesquelles il est basé, bien que courante, s'accompagne de plusieurs problèmes inhérents. Les problèmes qui se posent sur ce front concernent principalement la collecte de données et son raffinement. Mais il y a aussi d'autres défis, comme -

A. Qualité et quantité des données

Comme mentionné ci-dessus, la qualité du système d'IA dépend fortement de la quantité et de la qualité des données qui sont introduites dans le système. Afin d'identifier des modèles et de se comporter comme ce que l'on attend d'elle, l'IA a besoin de beaucoup de données de qualité.

Chez Appinventiv , nous commençons le processus de mise en œuvre des stratégies et des programmes d'IA en répertoriant les données dont nous disposons et les données dont le modèle a besoin pour fonctionner. Pour ce faire, nous utilisons à la fois des données ouvertes et la recherche d'ensembles de données de Google pour accéder aux données qui aident à former le modèle.

• Étiquetage des données

Jusqu'à il y a quelques années, la majorité des données étaient textuelles et structurées. Mais avec la création de l'expérience client omnicanal et de l'Internet des objets, le type de données qui est alimenté dans le système d'entreprise est en grande partie non structuré. Le problème est que la majorité des systèmes d'IA sont formés pour travailler autour d'ensembles de données supervisés.

Chez Appinventiv , nous utilisons plusieurs approches pour gérer l'étiquetage des données, tournant principalement autour de la programmation des données et de l'étiquetage synthétique, du système de boucle de rétroaction, etc. pour répondre aux défis du développement de l'IA .

• Biais des données

Les histoires selon lesquelles l'IA est biaisée sont répandues. La question est de savoir comment cela se produit, d'autant plus que la technologie n'est pas consciente et ne peut donc pas avoir de mauvaises intentions, n'est-ce pas ?

La partialité est favorisée par des données mal collectées. C'est la ligne de fond. Lorsque la source des données est biaisée, le système devient discriminatoire.

Nous examinons toutes les données, en veillant à ce qu'elles soient impartiales dès le début. De cette façon, lorsqu'ils entrent dans le système d'IA, il n'y a aucune portée de biais dans l'image.

• Apprentissage axé sur les cas

L'intelligence humaine nous permet d'appliquer l'expérience d'un domaine à un autre. Ce n'est pas quelque chose que l'IA peut gérer facilement.

Les outils alimentés par l'IA pour les entreprises sont spécialisés. Il est censé effectuer une tâche d'une seule main. Compte tenu de sa complexité fondamentale, il peut être très difficile pour l'IA d'utiliser l'expérience qu'elle a tirée d'un projet pour l'utiliser dans un autre.

Nous utilisons une approche d'apprentissage par transfert où nous formons le modèle d'IA pour effectuer une tâche, puis appliquons l'apprentissage à une activité similaire. Cela signifie que le modèle conçu pour la tâche A peut ensuite être utilisé comme point de départ pour le modèle de la tâche B.

2. Problèmes centrés sur les personnes

Même au milieu de l'adoption généralisée de l'IA, les ressources humaines qui sont à l'aise avec la technologie sont comptées. Ceci, à son tour, entraîne un certain nombre de défis persistants pour les entreprises à court et à long terme lorsqu'elles créent des applications basées sur l'IA .

• Absence de compréhension parmi les employés non techniques

La mise en œuvre de l'IA nécessite que la direction comprenne les technologies de l'IA, leurs opportunités et leurs limites, etc. L'absence de savoir-faire entrave la bonne adoption de l'IA dans les entreprises, là où elle peut, en réalité, avoir un impact.

• Rareté des spécialistes de terrain

Ce dont l'industrie de l'IA a besoin, ce sont des experts qui ont à la fois une compréhension technique et un savoir-faire du marché pour les problèmes et les techniques d'IA . Le problème est qu'il est vraiment difficile de trouver des ressources internes à temps plein qui combinent les deux, en particulier avec le groupe FAMGA qui embauche des talents ayant les compétences de base nécessaires au développement de logiciels d'IA.

C'est la raison numéro un pour laquelle les entreprises sous-traitent souvent le développement de leur solution d'IA à une société de développement d'applications d'IA comme la nôtre, qui est composée d'une équipe d'experts qui ont également une connaissance approfondie des industries.

3. Défis d'intégration

L'ajout ou l'intégration de l'intelligence artificielle dans votre système actuel est un processus beaucoup plus compliqué que l'ajout d'un plugin dans votre navigateur. Plusieurs éléments et interfaces doivent être configurés pour répondre aux besoins de votre entreprise.

Notre équipe de scientifiques des données tient compte de vos besoins individuels en matière d'infrastructure de données, d'étiquetage des données, de stockage et du processus d'alimentation des données dans le système, afin que vous n'ayez pas à faire face à des défis de mise en œuvre d'applications d'IA de démarrage . Nous travaillons également sur la formation du modèle et testons l'efficacité de l'IA, développant ainsi une boucle de rétroaction pour améliorer les modèles sur la base des actions des personnes.

4. Capacités d'infrastructure

La gestion des données et leur calcul, leur stockage, leur mise à l'échelle, leur sécurité, leur extensibilité, etc. sont tous nécessaires pour que les entreprises déploient des solutions d'IA. Le succès d'une entreprise lorsqu'elle déploie une solution d'IA commence par déterminer dans quelle mesure son environnement d'infrastructure est adapté et dans quelle mesure il prend en charge les charges de travail et les applications d'IA. La réponse, malheureusement, est également l'un des plus grands défis de l'IA d'entreprise .

Il y a quelques éléments dont nos analystes commerciaux prennent note dès les premières étapes :

• La bonne combinaison de capacités de stockage et de traitement à grande vitesse pour prendre en charge les modèles d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique.
• Le meilleur logiciel qui peut être optimisé et réglé pour s'adapter au matériel sous-jacent.
• Une interface qui gère la plupart des composants et pièces mobiles.
• Une infrastructure pouvant être déployée dans le cloud ou dans un centre de données sur site pour des performances optimisées.

5. Manque de capacités multitâches

Les modèles de Deep Learning sont extrêmement entraînables. Une fois la formation terminée, vous pouvez être sûr que la solution remplira au mieux sa tâche, qu'il s'agisse d'identifier des objets ou de recommander des produits sur la base de l'historique de recherche de vos clients.

C'est l'un des plus gros problèmes de l'IA lorsque vous souhaitez que le système soit multitâche. Par exemple, lorsque vous souhaitez que l'IA identifie la personne dans une vidéo et suive les origines de la chanson qui joue en arrière-plan, l'efficacité sera perdue.

Une solution à ce problème, identifiée par nos ingénieurs de données, est l'utilisation de réseaux de neurones progressifs . Cela signifie la connexion de modèles d'apprentissage en profondeur séparés de manière à ce que les informations puissent facilement passer. Bien que nous n'ayons pas encore appliqué le modèle dans la pratique, la méthode s'est avérée extrêmement utile dans le développement des bras robotiques, accélérant leur apprentissage de quelques semaines à une seule journée.

C'était notre point de vue sur les défis et les solutions de développement de l'IA. Mais les conseils pour surmonter les difficultés de développement de l'IA ne s'arrêtent pas là. Au fur et à mesure que vous plongez dans le monde de la conception et du déploiement de projets d'IA, vous constaterez que la mise en œuvre des problèmes d'IA pour résoudre et fournir des réponses aux entreprises se résume en fin de compte aux compétences et à la compréhension technique + commerciale de votre société de développement d'intelligence artificielle partenaire.

6. Interaction au niveau humain

C'est peut-être le principal défi de l'IA, celui qui a sauvé les chercheurs des services d'IA dans les organisations et les nouvelles entreprises. Ces organisations peuvent se vanter de plus de 90% d'exactitude, mais les gens peuvent s'améliorer dans toutes ces situations. Par exemple, laissez notre modèle prédire si l'image est celle d'un chien ou d'un chat. L'humain peut prévoir la bonne sortie à chaque fois sans faute, essuyant une précision stupéfiante supérieure à 99%.

Pour qu'un modèle d'apprentissage en profondeur produise une performance similaire, il faudrait un réglage fin remarquable, une avancée des hyperparamètres, un énorme ensemble de données et un algorithme bien défini et précis, ainsi qu'une puissance de traitement robuste, une formation continue sur les données de train et des tests sur les données de test. Cela ressemble à une tonne de travail, et c'est en réalité plusieurs fois plus gênant qu'il n'y paraît.

Une solution à sens unique que vous pouvez essayer de ne pas faire tout le travail difficile consiste simplement à utiliser une organisation spécialisée, car ils peuvent préparer des modèles d'apprentissage en profondeur explicites en utilisant des modèles pré-formés. Ils sont formés sur un grand nombre d'images et sont peaufinés pour une plus grande précision.

7. Rareté des données

Alors que de grandes entreprises telles que Google, Facebook et Apple sont accusées d'utilisation contraire à l'éthique des données utilisateur générées, divers pays comme l'Inde utilisent des règles informatiques strictes pour restreindre le flux. Ainsi, ces entreprises sont désormais confrontées au problème d'utiliser des données locales pour développer des applications pour le monde, ce qui entraînerait des biais.

Alors que de grandes organisations, telles que Google, Facebook et Apple, font l'objet d'actes d'accusation concernant l'utilisation contraire à l'éthique des données utilisateur générées, différents pays, comme l'Inde, utilisent des règles informatiques strictes pour limiter le flux de données. Par conséquent, ces organisations traitent actuellement de la question de l'utilisation d'informations locales à proximité pour créer des applications pour le monde, ce qui entraînerait un biais.

Les données sont un aspect vital de l'IA, et les informations étiquetées sont utilisées pour entraîner les machines à apprendre et à faire des prédictions. Quelques organisations tentent d'inventer de nouvelles stratégies et se concentrent sur le développement de modèles d'IA qui peuvent donner des résultats précis quelle que soit la rareté des données. Avec des données unilatérales ou des informations biaisées, l'ensemble du système pourrait devenir défectueux.

Pensées finales

Avec une demande toujours croissante d'applications adaptables, sécurisées et uniques, il existe une tension énorme dans la communauté du développement. Dans de tels cas, l'adoption de la technologie de l'IA offrira des solutions de base et un lieu propice à l'innovation. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont sans aucun doute l'avenir de la programmation et du développement de logiciels, et les adopter est le meilleur choix à faire pour les organisations.

Le processus de développement de l'application comprend un certain nombre d'activités et un expert pour l'exécuter. Le développement contribue de manière significative aux différents facteurs de développement de l'IA en fonction de l'emplacement, tels que le facteur de tarification, le développement, les outils, etc. dépendent d'un endroit à l'autre, des services de développement de l'IA aux États-Unis aux services dans d'autres parties du monde.

FAQ sur les défis et les solutions de développement de l'IA

Q. À quels défis les entreprises sont-elles confrontées lors de la mise en œuvre de l'IA ?

Les entreprises sont confrontées à un certain nombre de problèmes lorsqu'elles mettent en œuvre l'IA dans leur entreprise. En voici quelques-uns -

• Collecte et raffinement des données
• Manque de compétences
• Défis d'intégration
• Capacités d'infrastructure

Q. Comment résoudre les problèmes de développement de l'IA ?

Les solutions aux problèmes de développement de l'IA se résument en fin de compte au partenariat avec une équipe d'experts qualifiés en IA et à la compréhension des utilisateurs et du marché sur lesquels la solution se concentrera.

Q. Quelles sont les principales préoccupations éthiques concernant l'utilisation de l'IA ?

Ce sont quelques-unes des préoccupations éthiques les plus importantes concernant l'intelligence artificielle - la perte d'emplois, les préjugés, la portée de l'IA commettant de graves erreurs à grande échelle, la probabilité que des personnes falsifient les ensembles de données pour répondre à leurs arrière-pensées.