31 | 08 | 2021

Intelligence Artificielle (IA) – 10 Étapes ?

Automatisation, petits pas vers l'excellence | Article

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 indépendante avec peu ou pas d’assistance humaine. En effet, l’IA/ML sont à la traîne de l’automatisation dans un domaine où nous sommes confrontés à une énorme pénurie de personnes talentueuses.

La magie de l’automatisation consiste à réduire les efforts humains dans les tâches fastidieuses et répétitives. L'automatisation permet aux gens d'innover plus rapidement grâce aux services d'IA/ML les plus complets qui travaillent 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 ?
Grâce à l'automatisation et aux services subsidiaires, nous pouvons améliorer les flux de travail de l'entreprise, réduire les coûts, le temps et le gaspillage, et augmenter la productivité et la précision.

Automatisation | Systèmes v500

« Être intelligent : confiez des tâches fastidieuses à l'IA et profitez de temps libre sur la créativité. »


  1. Quels défis envisagez-vous de résoudre avec l'IA ?

    Dans ce cas, l’objectif fondamental est de commencer par définir le problème. Que recherche l’entreprise, quels problèmes souhaite-t-elle résoudre ? Alors, un modèle de Machine Learning est-il capable de le résoudre ?
    Il est essentiel de détecter quelles activités sont inefficaces ou à forte intensité de capital humain et de déterminer comment les systèmes d’IA et de ML peuvent atténuer ces problèmes.

  2. 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 plateformes de données et en utilisant l’apprentissage automatique (supervisé ou non supervisé) pour inciter les systèmes à « communiquer entre eux » en transmettant des informations afin de récolter des tendances et d’exposer des modèles de données. Ces modèles peuvent créer de la valeur auprès des clients et augmenter la performance économique.

  3. Envisagez-vous une solution temporaire ou permanente?

    La technologie de l'IA doit faire partie des principaux objectifs commerciaux de l'entreprise et doit être complétée par un changement de mentalité au sein de l'équipe de direction (de la salle de conseil à l'atelier). Une transformation numérique de l’entreprise à tous les niveaux soutient la grande majorité des réussites.

    Selon les circonstances, un modèle d'IA est nécessaire pour une action spécifique dans un délai clairement défini ou pour les processus quotidiens de l'entreprise ; il sera décidé s'il faut acquérir un produit sur mesure, une solution standardisée ou un service temporaire.

    Les arguments en faveur du cloud computing

    « Résumer les informations avec l'IA ; si vous êtes courageux, demandez un interprétation.


  4. 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 qu’ils apprennent à fonctionner de manière indépendante ; il est donc 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 de KPI (indicateurs de performance clés) ainsi que d'une stratégie globale en matière de données spectrales pour les exploiter de la manière la plus utile possible.

  5. Toutes les données sont-elles au format numérique ?

    Ai-je les données 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.
    Les types de fichiers incluent PDF, Word et JPG (numérisés ou photos). Le système doit être capable d’extraire, de traiter, de traduire si nécessaire et de comprendre les informations. Si ce n’est pas le cas, la numérisation et l’utilisation de l’IA pour analyser ces données peuvent prendre du temps et parfois constituer un investissement difficile.

     

  6. 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 les talents experts pour déployer l’IA ? Dois-je envisager de faire appel à une société tierce pour nous aider dans cette tâche ? Quel est le budget de l'entreprise pour acquérir un modèle ML ?

    Il est essentiel de disposer d’une équipe technique connaissant l’environnement de l’entreprise pour réaliser une transition fluide vers l’intelligence artificielle et une intégration correcte avec les systèmes internes. Dans la plupart des cas, les équipes internes et externes travaillent ensemble. De plus, ces équipes doivent être expérimentées dans l'intégration des modèles à implanter dans les systèmes de l'entreprise.

    En revanche, la précision du modèle d’IA dépendra du budget, de l’environnement (le Cloud) et du temps dont dispose 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 existante développée pour répondre à ses besoins.

    Intelligence artificielle (IA) – 10 questions ?

    « La puissance implacable de l'IA pour vous aider à résoudre des défis complexes. »


  7. Comment tester l’IA et que faire en cas de problème ?

    Les modèles d'intelligence artificielle fonctionnent grâce à des algorithmes sophistiqués et des corrélations statistiques, 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 avec un 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 réalisés 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. N'oubliez pas que l'IA peut ne pas fonctionner correctement du premier coup et nous vous conseillons de tester plusieurs scénarios.

  8. De quelle manière l’IA sera-t-elle pleinement intégrée dans la vision de l’entreprise ?

    Comment l’entreprise intégrera-t-elle l’IA aux processus et aux personnes ? Y a-t-il des tournants où l’IA entrera en collision avec les processus ? C'est très peu probable ; L’IA améliore la stratégie commerciale globale.

    L'IA ne doit pas être mise en œuvre comme un système autonome mais comme une solution intégrée qui entre en synergie avec tous les domaines de l'entreprise pour maximiser la productivité et les résultats. L’entreprise doit donc se demander si le modèle d’IA fonctionnera avec le reste des parties et identifier les problèmes qui pourraient survenir.

  9. 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 et fournira une précision des données supérieure à 90 % afin que l'entreprise reste compétitive et génère des revenus. Les employés ne seront pas surchargés, auront une bonne vie de famille et 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 dispose de nouvelles voies à explorer pour obtenir des revenus supplémentaires : « Travailler plus intelligemment, pas plus dur ».

    Les employés peuvent être sceptiques quant aux nouveaux changements. 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 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.

  10. 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, des estimations réalistes doivent être faites pour déterminer les paramètres du retour sur investissement. Pour exécuter le plan d'IA et de ML, d'éventuels indicateurs de performance (KPI) doivent être définis au début pour mesurer le retour 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.

 

Les entreprises sont portées par les données

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Le billet de blog, initialement rédigé en anglais, a subi une métamorphose magique en arabe, chinois, danois, néerlandais, finnois, français, allemand, hindi, hongrois, italien, japonais, polonais, portugais, espagnol, suédois et turc. Si un contenu subtil perd son éclat, rappelons l’étincelle anglaise originale.

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