Cycle de vie du développement de l'IA : Répartition complète en 2023

L'intelligence artificielle (IA) est devenue une technologie révolutionnaire ces dernières années, offrant aux entreprises la possibilité de débloquer de nouvelles informations, de rationaliser les opérations et d'offrir une expérience client supérieure. 91.5% des entreprises leaders ont investi dans l'IA de manière continue. Étant donné que l'IA continue de se développer en tant que solution puissante aux problèmes commerciaux modernes, le cycle de vie du développement de l'IA devient de plus en plus complexe. Aujourd'hui, les développeurs d'IA sont confrontés à plusieurs défis, notamment qualité des données, quantité, sélection de la bonne architecture, etc., qui doivent être pris en compte tout au long du cycle de vie de l'IA.

Par conséquent, la réalisation des avantages de l'IA nécessite une approche structurée et rigoureuse du développement de l'IA qui couvre l'ensemble du cycle de vie, de la définition du problème au déploiement du modèle et au-delà. Explorons les différentes étapes d'un cycle de vie de développement d'IA réussi et discutons des différents défis auxquels sont confrontés les développeurs d'IA.

9 étapes pour construire un cycle de vie de développement d'IA réussi

Développer et déployer un projet d'IA est un processus itératif qui nécessite de revoir les étapes pour des résultats optimaux. Voici les neuf étapes de la construction d'un cycle de vie de développement d'IA réussi.

1. Cas d'utilisation de l'objectif commercial

La première étape du cycle de vie du développement de l'IA consiste à identifier l'objectif commercial ou le problème que l'IA peut résoudre et développer une stratégie IA. Avoir une compréhension claire du problème et de la manière dont l'IA peut aider est crucial. Il est tout aussi important d'avoir accès aux bons talents et aux bonnes compétences pour développer un modèle d'IA efficace.

2. Collecte et exploration des données

Après avoir établi un objectif commercial, la prochaine étape du cycle de vie de l’IA consiste à collecter des données pertinentes. L’accès aux bonnes données est essentiel pour créer des modèles d’IA réussis. Diverses techniques sont aujourd'hui disponibles pour la collecte de données, notamment le crowdsourcing, le scraping et l'utilisation de données synthétiques.

Les données synthétiques sont des informations générées artificiellement utiles dans différents scénarios, tels que la formation de modèles lorsque les données du monde réel sont rares, le comblement des lacunes dans les données de formation et l'accélération du développement de modèles.

Une fois les données collectées, l'étape suivante consiste à effectuer une analyse exploratoire des données et des visualisations. Ces techniques aident à comprendre quelles informations sont disponibles dans les données et quels processus sont nécessaires pour préparer les données pour la formation du modèle.

3. Prétraitement des données

Une fois la collecte et l'exploration des données terminées, les données passent par l'étape suivante, le prétraitement des données, qui aide à préparer les données brutes et à les rendre adaptées à la construction de modèles. Cette étape comprend différentes étapes, y compris le nettoyage des données, la normalisation et augmentation.

• Nettoyage de données – consiste à identifier et corriger les éventuelles erreurs ou incohérences dans les données.

• Normalisation des données – consiste à transformer les données à une échelle commune.

• Augmentation des données – consiste à créer de nouveaux échantillons de données en appliquant diverses transformations aux données existantes.

4. Ingénierie des fonctionnalités

L'ingénierie des fonctionnalités implique la création de nouvelles variables à partir des données disponibles pour améliorer les performances du modèle. Le processus vise à simplifier les transformations de données et à améliorer la précision, en générant des fonctionnalités pour l'apprentissage supervisé et non supervisé.

Cela implique diverses techniques, telles que la gestion des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes et la transformation des données par le codage, la normalisation et la standardisation.

L'ingénierie des fonctionnalités est essentielle dans le cycle de vie du développement de l'IA, car elle aide à créer des fonctionnalités optimales pour le modèle et rend les données facilement compréhensibles par la machine.

5. Formation modèle

Après avoir préparé les données d'entraînement, le modèle d'IA est entraîné de manière itérative. Différents algorithmes et ensembles de données d'apprentissage automatique peuvent être testés au cours de ce processus, et le modèle optimal est sélectionné et affiné pour des performances prédictives précises.

Vous pouvez évaluer les performances du modèle formé en fonction de divers paramètres et hyperparamètres, tels que le taux d'apprentissage, la taille du lot, le nombre de couches masquées, la fonction d'activation et la régularisation, qui sont ajustés pour obtenir les meilleurs résultats possibles.

De plus, les entreprises peuvent bénéficier de transférer l'apprentissage qui consiste à utiliser un modèle pré-formé pour résoudre un problème différent. Cela peut économiser beaucoup de temps et de ressources, éliminant ainsi le besoin de former un modèle à partir de zéro.

6. Évaluation du modèle

Une fois le modèle d'IA développé et formé, l'évaluation du modèle est la prochaine étape du cycle de vie du développement de l'IA. Cela implique d'évaluer les performances du modèle à l'aide de mesures d'évaluation appropriées, telles que l'exactitude, le score F1, la perte logarithmique, la précision et le rappel, afin de déterminer son efficacité.

7. Déploiement du modèle

Le déploiement d'un modèle ML implique son intégration dans un environnement de production afin de produire des résultats utiles pour la prise de décision commerciale. Les différents types de déploiement incluent l'inférence par lots, le déploiement sur site, basé sur le cloud et en périphérie.

• Inférence par lots – le processus de génération récurrente de prédictions sur un lot de jeux de données.

• Déploiement sur site  – implique le déploiement de modèles sur une infrastructure matérielle locale détenue et entretenue par une organisation.

• Déploiement en nuage – implique le déploiement de modèles sur des serveurs distants et une infrastructure informatique fournie par des fournisseurs de services cloud tiers.

• Déploiement périphérique – implique le déploiement et l'exécution de modèles d'apprentissage automatique sur des appareils locaux ou « edge » tels que des smartphones, des capteurs ou des appareils IoT.

8. Surveillance du modèle

Les performances du modèle d'IA peuvent se dégrader avec le temps en raison d'incohérences, d'asymétries et de dérives des données. La surveillance du modèle est cruciale pour identifier quand cela se produit. Des mesures proactives comme les MLOps (Machine Learning Operations) optimisent et rationalisent le déploiement des modèles d'apprentissage automatique en production et les maintiennent.

9. Entretien du modèle

La maintenance des modèles déployés est essentielle pour garantir leur fiabilité et leur précision continues. Une approche de la maintenance des modèles consiste à créer un pipeline de recyclage des modèles. Un tel pipeline peut réentraîner automatiquement le modèle à l'aide de données mises à jour pour s'assurer qu'il reste pertinent et efficace.

Une autre approche de la maintenance des modèles est apprentissage par renforcement, qui consiste à former le modèle pour améliorer ses performances en fournissant un retour sur ses décisions.

En mettant en œuvre des techniques de maintenance des modèles, les organisations peuvent s'assurer que leurs modèles déployés restent efficaces. Par conséquent, les modèles fournissent des prédictions précises qui s'alignent sur l'évolution des tendances et des conditions des données.

À quels défis les développeurs peuvent-ils être confrontés pendant le cycle de vie du développement de l'IA ?

Avec la complexité croissante des modèles d'IA, les développeurs d'IA et les spécialistes des données peuvent relever différents défis à différentes étapes du cycle de vie du développement de l'IA. Certains d'entre eux sont donnés ci-dessous.

• Courbe d'apprentissage: La demande continue d'apprendre de nouvelles techniques d'IA et de les intégrer efficacement peut empêcher les développeurs de se concentrer sur leur force principale de créer des applications innovantes.

• Manque de matériel évolutif : Cela peut empêcher les développeurs de créer des applications innovantes alignées sur leurs besoins commerciaux actuels et futurs.

• Utilisation d'outils logiciels compliqués : Les développeurs sont confrontés à des défis lorsqu'ils utilisent des outils compliqués et peu familiers, ce qui entraîne un ralentissement des processus de développement et une augmentation des délais de mise sur le marché.

• Gestion de gros volumes de données : Il est difficile pour les développeurs d'IA d'obtenir la puissance de calcul nécessaire pour traiter cette grande quantité de données et gérer le stockage et la sécurité.

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