Intelligence Artificielle (IA) – 10 Étapes ?
Automatisation, petits pas vers l'Excellence
Réponses à 10 questions avant de mettre en œuvre l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning au sein de votre organisation
L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) peuvent offrir aux organisations des percées dans leurs systèmes de production et même un avantage concurrentiel s'ils sont utilisés de manière réfléchie et dans le bon contexte. La quatrième révolution numérique et ses multiples avancées ont généré une pression sur les entreprises, issue de la peur d'être laissés pour compte. Par la suite, cela s'est traduit par une pré-volonté des dirigeants à mettre en œuvre ces technologies dans leurs entreprises.
L'automatisation, qu'est-ce que c'est ?
En termes simples, une technique est utilisée pour construire un système capable de fonctionner de manière autonome avec peu ou pas d'assistance humaine. En effet, l'IA/ML est derrière l'Automation, dans le domaine où nous sommes confrontés à une énorme pénurie de talents.
La magie de l'automatisation est de réduire les efforts humains dans des tâches fastidieuses et répétitives. L'automatisation permet aux gens d'innover plus rapidement grâce aux services d'IA/ML les plus complets qui fonctionnent pour eux. Leur productivité s'améliore et ils peuvent prendre des décisions plus rapides, plus intelligentes et plus précises – un exemple simple.
Quel est l'objectif de l'automatisation ?
Améliorer les flux de travail de l'entreprise avec l'automatisation et les services subsidiaires. Nous pouvons réduire les coûts, le temps et les déchets tout en augmentant la productivité et la précision
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Quels défis envisagez-vous de résoudre avec l'IA ?
L'objectif fondamental, dans ce cas, est de commencer par définir le problème. Que recherche l'entreprise, quels problèmes résoudre ? Alors, est-ce un modèle de Machine Learning qui peut le résoudre ?
D'une part, il est essentiel de détecter quels types d'activités sont inefficaces ou à forte intensité de capital humain. D'autre part, il est essentiel de déterminer comment les systèmes d'IA et de ML peuvent atténuer ces problèmes. -
Quel est le business plan pour transformer l'IA en valeur ajoutée ?
Comment l'entreprise envisage-t-elle de résoudre le problème et de mettre en œuvre la solution complète d'IA et de ML ?
Les entreprises peuvent créer de la valeur en connectant l'IA aux plates-formes de données et utiliser l'apprentissage automatique (supervisé ou non supervisé) pour inciter les systèmes à « se parler » en se transmettant des informations pour récolter des tendances et exposer des modèles de données. Ces modèles peuvent être utilisés pour créer de la valeur avec les clients et augmenter la performance économique. -
Envisagez-vous une solution temporaire ou permanente?
La technologie de l'IA doit faire partie des objectifs commerciaux fondamentaux de l'entreprise et doit être complétée par un changement d'état d'esprit au sein de l'équipe de direction (de la salle de réunion à l'atelier). L'immense majorité des success stories s'accompagne d'une transformation digitale de l'entreprise à tous les niveaux.
Selon les circonstances détaillées, un modèle d'IA est nécessaire pour une action spécifique dans une échelle de temps clairement définie ou pour les processus quotidiens de l'entreprise ; il sera décidé d'acquérir un produit sur mesure, une solution standardisée ou un service temporaire.
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Quelle est la structure de données à importer dans le schéma AI ?
L'excellence du modèle d'IA dépend directement de la qualité et de la quantité des données dont dispose l'entreprise. De plus, l'utilisation de l'IA implique la formation d'un modèle de données précis et significatif qui peut alimenter les systèmes d'IA pour apprendre à fonctionner par eux-mêmes ; par conséquent, il est essentiel de disposer de données historiques de qualité.
Mon entreprise dispose-t-elle d'un volume complet de données ?
Les sources de données que l'IA utilisera sont-elles fiables ?
L'entreprise dispose-t-elle d'une architecture de données robuste ?Pour répondre honnêtement à ces questions, il est nécessaire de disposer d'un cadre solide d'objectifs et d'indicateurs de performance clés (indicateurs de performance clés) et d'une stratégie complète de données de spectre pour le comprimer de la manière la plus précieuse possible.
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Toutes les données sont-elles au format numérique ?
Les données sont-elles stockées dans des systèmes/formats numériques ? Pour gérer correctement les données, elles doivent être numérisées, centralisées, organisées et intégrées dans différents outils numériques (CRM, ERP, SharePoint) ou dans diverses bases de données.
Types de fichiers tels que ; PDF, Word, JPG (numérisé ou photos). Le système doit pouvoir extraire, traiter, traduire si besoin et comprendre les informations. Si ce n'est pas le cas, la numérisation et l'utilisation de l'IA de ces données peuvent prendre beaucoup de temps et parfois un investissement difficile. -
L'entreprise dispose-t-elle du savoir-faire et des ressources nécessaires pour mettre en œuvre une solution de bout en bout ?
L'entreprise doit être réaliste quant à savoir si elle dispose des ressources nécessaires pour absorber le changement au niveau du capital humain et financier. Question fondamentale : où trouverons-nous le talent expert pour déployer l'IA ? Dois-je envisager de chercher 3rd entreprise du parti pour nous aider dans la tâche? Quel est le budget de l'entreprise pour acquérir un modèle de ML ?
Pour réaliser une transition en douceur vers l'Intelligence Artificielle et une intégration correcte avec les systèmes internes, il est vital d'avoir une équipe technique qui connaît l'environnement de l'entreprise. Dans la plupart des cas, les équipes internes et externes travaillent ensemble. De plus, ces équipes doivent être expérimentées pour intégrer les modèles à mettre en œuvre dans les systèmes de l'entreprise.
De l'autre côté de la médaille, la précision du modèle d'IA dépendra du budget, de l'environnement (le Cloud) et du temps présenté à l'entreprise pour le développer. Tout cela déterminera également si l'entreprise choisit un service à la demande ou l'acquisition d'une solution sur mesure développée existante pour répondre à ses besoins.
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Comment tester l'IA et que faire en cas de problème ?
Les modèles d'intelligence artificielle fonctionnent grâce à des algorithmes et des corrélations statistiques très sophistiqués, et il y a toujours une marge d'erreur (nous utilisons A2I pour éliminer les erreurs). L'entreprise souhaite-t-elle mettre en œuvre l'IA dans un processus à forte variabilité et à faible taux de précision, ou bien au contraire ? Quels risques et priorités sont évalués sur une base individuelle.
En fonction des systèmes et des ensembles de données disponibles, l'entreprise doit évaluer si la précision des modèles conduits répond aux attentes pour continuer.
Nous suggérons de tester l'IA à plus petite échelle en tant que preuve de concept (PoC), puis, en attendant les résultats, de l'étendre si nécessaire. Gardez à l'esprit que l'IA peut ne pas bien fonctionner la première fois, et nous vous conseillons de tester plusieurs scénarios.
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De quelle manière intégrera pleinement l'IA dans la vision de l'entreprise ?
Comment l'entreprise intégrera-t-elle l'IA aux processus et aux personnes ? Y a-t-il des points de retournement où l'IA entrera en collision avec des processus ? Très peu probable, l'IA améliore la stratégie commerciale globale.
L'IA ne doit pas être mise en œuvre en tant que système autonome et en tant que solution intégrée en synergie avec tous les domaines de l'entreprise pour maximiser la productivité et les résultats. Par conséquent, l'entreprise doit se demander si le modèle d'IA fonctionnera avec le reste des parties et identifier les problèmes qui pourraient survenir.
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Comment l'IA bénéficiera-t-elle et affectera-t-elle le personnel de l'entreprise ?
Dans quelle mesure la capacité de l'IA à automatiser les activités désormais effectuées par les travailleurs affectera-t-elle la taille de la main-d'œuvre ?
La taille de la main-d'œuvre doit rester la même; L'IA améliorera leur productivité et leur créativité, minimisera les erreurs, fournira plus de 90 % de précision des données, afin que l'entreprise reste compétitive et génère des revenus. Les employés ne seront pas débordés, auront une bonne vie de famille, travailleront peut-être un peu moins d'heures, et les salaires ne doivent pas être dégradés. Après tout, l'IA et le personnel apportent une meilleure valeur ajoutée. L'entreprise peut explorer de nouvelles voies pour générer des revenus supplémentaires : « Travailler plus intelligemment, pas plus dur ».Étant donné que les employés peuvent être sceptiques quant aux nouveaux changements et quelle est la situation éthique, leur position au sein de l'entreprise sera-t-elle affectée à court ou à long terme ? Par conséquent, ces points doivent être clairement communiqués et expliqués (comme ci-dessus).
Des programmes de changement convaincants se concentreront sur des formations et des interventions spécifiques pour impliquer les employés et les gestionnaires dans l'entreprise.
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Quel est le retour sur investissement global de l'application de la technologie d'IA ?
Combien de temps faudra-t-il à l'entreprise pour récupérer l'investissement? De combien les coûts de l'entreprise seront-ils réduits une fois l'IA mise en œuvre ? Intégrer des modèles d'IA et de ML dans une entreprise implique un coût et, par conséquent, un investissement important.
Pour cette raison, une estimation réaliste doit être faite pour déterminer les paramètres du retour sur investissement. Pour exécuter le plan d'IA et de ML, les indicateurs de performance possibles (KPI) doivent être définis au début afin que le rendement puisse être mesuré et la valeur que le modèle apporte à l'entreprise.
Pour ceux qui attendent des réponses immédiates, la configuration et les coûts permanents sont très compétitifs car, dans de nombreux cas, le système et l'infrastructure sont exécutés à partir de la plate-forme Cloud. Combien vous pouvez gagner, retour sur investissement (ROI), veuillez consulter notre calculateur.
Prêt à commencer à mettre en œuvre l'IA dans votre entreprise ?
L'intelligence artificielle ouvre les portes à d'innombrables possibilités pour les entreprises, et même si elle est déployée en tant que preuve de concept (PoC), elle visualisera tout son potentiel pour les parties prenantes. Notre conseil est de mettre en œuvre l'IA pour une tâche particulière, un objectif et de commencer à étendre les zones adjacentes. Nous conseillons de le faire comme une évolution, pas une révolution.
L'application native de Machine Learning permet la gestion et l'expansion de différents algorithmes avancés et leur introduction accessible dans le processus de production en temps réel. Nous voulons ajouter la valeur maximale des données.
Qu'est-ce qui nous motive chez v500 Systems ?
Nous recevons un « énorme coup de pied » lorsque nous résolvons des problèmes que beaucoup ne peuvent pas résoudre. Notre objectif principal est d'ajouter de la valeur
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