Cycle de développement d’IA : décomposition complète en 2023

L’intelligence artificielle (IA) est émergée comme une technologie révolutionnaire ces dernières années, offrant aux entreprises le potentiel de débloquer de nouvelles perspectives, de rationaliser les opérations et de fournir des expériences client supérieures. 91,5 % des entreprises de premier plan ont investi dans l’IA de manière continue. Puisque l’IA continue de croître en tant que solution puissante pour les problèmes commerciaux modernes, le cycle de développement d’IA devient de plus en plus complexe. Aujourd’hui, les développeurs d’IA sont confrontés à plusieurs défis, notamment la qualité des données, la quantité, la sélection de l’architecture appropriée, etc., qui doivent être abordés 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 d’IA qui s’étend sur l’ensemble du cycle de vie, de la définition du problème à la mise en production du modèle et au-delà. Explorons les différentes étapes d’un cycle de développement d’IA réussi et discutons des défis auxquels les développeurs d’IA sont confrontés.

9 étapes pour construire un cycle de développement d’IA réussi

Développer et déployer un projet d’IA est un processus itératif qui nécessite la révision des étapes pour obtenir des résultats optimaux. Voici les neuf étapes pour construire un cycle de développement d’IA réussi.

1. Cas d’utilisation d’objectif commercial

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

2. Collecte et exploration de données

Après avoir établi un objectif commercial, l’étape suivante du cycle de vie de l’IA est la collecte de données pertinentes. L’accès aux bonnes données est critique pour construire des modèles d’IA réussis. Plusieurs techniques sont disponibles aujourd’hui 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 remplissage 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 et des visualisations de données exploratoires. Ces techniques aident à comprendre les informations disponibles dans les données et les processus nécessaires pour préparer les données à la formation du modèle.

3. Prétraitement des données

Une fois la collecte et l’exploration des données effectuées, les données passent à 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 implique différentes étapes, notamment le nettoyage des données, la normalisation et l’augmentation.

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

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

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

4. Ingénierie de fonctionnalités

L’ingénierie de fonctionnalités consiste à créer 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 des transformations de données par codage, normalisation et standardisation.

L’ingénierie de fonctionnalités est critique dans le cycle de développement d’IA, car elle aide à créer des fonctionnalités optimales pour le modèle et à rendre les données facilement compréhensibles par la machine.

5. Formation du modèle

Après avoir préparé les données de formation, le modèle d’IA est formé de manière itérative. Différents algorithmes d’apprentissage automatique et des jeux de données peuvent être testés pendant 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 cachées, la fonction d’activation et la régularisation, qui sont ajustés pour obtenir les meilleurs résultats possibles.

De plus, les entreprises peuvent bénéficier de l’apprentissage par transfert, qui consiste à utiliser un modèle préformé pour résoudre un problème différent. Cela peut économiser du temps et des ressources, en éliminant la nécessité 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 l’étape suivante du cycle de développement d’IA. Cela implique d’évaluer les performances du modèle à l’aide de métriques d’évaluation appropriées, telles que la précision, le score F1, la perte logarithmique, la précision et le rappel, pour déterminer son efficacité.

7. Déploiement du modèle

Le déploiement d’un modèle d’apprentissage automatique implique l’intégration du modèle dans un environnement de production pour produire des sorties utiles pour la prise de décision commerciale. Différents types de déploiement incluent l’inférence par lots, le déploiement local, le déploiement basé sur le cloud et le déploiement sur le bord.

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

• Déploiement local – implique le déploiement de modèles sur des infrastructures matérielles locales propriétés et maintenues par une organisation.

• Déploiement basé sur le cloud – implique le déploiement de modèles sur des serveurs et des infrastructures de calcul distants fournies par des fournisseurs de services cloud tiers.

• Déploiement sur le bord – implique le déploiement et l’exécution de modèles d’apprentissage automatique sur des appareils locaux ou « sur le bord », 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 de données, de biais et de dérive. La surveillance du modèle est cruciale pour identifier quand cela se produit. Des mesures proactives telles que MLOps (Machine Learning Operations) optimisent et rationalisent le déploiement de modèles d’apprentissage automatique en production et les maintiennent.

9. Maintenance du modèle

La maintenance du modèle déployé est critique pour assurer sa fiabilité et sa précision continues. Une approche de maintenance du modèle consiste à construire un pipeline de réformation de modèle. Un tel pipeline peut réformer automatiquement le modèle à l’aide de données mises à jour pour s’assurer qu’il reste pertinent et efficace.

Une autre approche de maintenance du modèle est l’apprentissage par renforcement, qui consiste à former le modèle pour améliorer ses performances en fournissant des commentaires sur ses décisions.

En mettant en œuvre des techniques de maintenance de modèle, les organisations peuvent s’assurer que leurs modèles déployés restent efficaces. En conséquence, les modèles fournissent des prévisions précises qui s’alignent sur les tendances et les conditions de données changeantes.

Quels défis les développeurs peuvent-ils rencontrer pendant le cycle de développement d’IA ?

Image par L_Nuge de Adobe Stock

Avec la complexité croissante des modèles d’IA, les développeurs d’IA et les scientifiques des données peuvent lutter avec différents défis à diverses étapes du cycle de développement d’IA. Voici quelques-uns d’entre eux.

• Courbe d’apprentissage: La demande continue d’apprendre de nouvelles techniques d’IA et de les intégrer efficacement peut distraire les développeurs de leur force principale de création d’applications innovantes.

• Manque de matériel futuriste: 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 traitent avec des outils compliqués et inhabituels, ce qui ralentit les processus de développement et augmente le temps de mise sur le marché.

• Gestion de grands volumes de données: Il est difficile pour les développeurs d’IA d’obtenir la puissance de calcul nécessaire pour traiter ces vastes quantités de données et de gérer le stockage et la sécurité.

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