Comment développer votre stratégie d'intelligence artificielle (IA)

La stratégie d'IA définit une feuille de route pour intégrer l'IA dans l'entreprise afin d'améliorer l'efficacité opérationnelle. L'intelligence artificielle peut être utilisée pour créer des produits et services commerciaux efficaces. Il peut optimiser les processus métier en automatisant les tâches répétitives. Mais pour actualiser le potentiel de l'IA, une organisation a besoin d'un plan stratégique pour déterminer sa maturité en matière d'IA, répertorier les défis et suivre ses progrès.

L'IA a un impact profond sur le paysage des affaires et stimule l'innovation. IA solutions innovantes et durables aux acteurs industriels la taille était d'environ 330 milliards de dollars en 2021, et elle serait d'environ 1400 2029 milliards de dollars en 20.1, avec un TCAC de XNUMX %. De plus, un Gartner étude a révélé que

• 80% des dirigeants d'entreprise pensent que l'automatisation de l'IA peut être utilisée pour toute décision commerciale.
• Avec 72 % des cadres déclarant qu'ils ont ou peuvent trouver les talents en IA dont ils ont besoin.
• 54 % des applications d'IA passent avec succès du pilote à la production.

Dans ce blog, nous allons explorer ce qu'est une stratégie d'IA, sa phase de planification et d'exécution, et ses avantages.

Qu'est-ce qu'une stratégie IA ?

Démarrer une entreprise d'IA sans stratégie d'IA entraînera des complications, des attentes vagues, des retards indésirables et, finalement, l'abandon du projet. Une organisation doit définir ses besoins en matière d'IA, les ressources requises et le calendrier pour élaborer une stratégie d'IA exploitable afin de guider la croissance de l'entreprise.

Phase 1- Plan d'affaires et IA

Stratégie d'entreprise et stratégie IA

La première étape pour une organisation dans l'élaboration de sa stratégie d'IA consiste à identifier ses buts et ses objectifs. L'organisation doit revoir sa stratégie commerciale et la rationaliser pour l'aligner sur la stratégie d'IA. Dans cette étape, l'organisation doit répondre aux questions suivantes :

• Quels sont nos objectifs commerciaux et comment l'IA peut-elle nous aider à les atteindre ?
• Pourquoi et où utilisons-nous l'IA ?
• Quel type et combien de ressources faudra-t-il pour exécuter la stratégie d'IA ?

Identifier les cas d'utilisation

L'identification des cas d'utilisation est une transition naturelle par rapport aux questions posées ci-dessus. Au cours de cette étape, l’organisation doit identifier ses points faibles. À cette fin, l'organisation doit répertorier 3 à 5 cas d'utilisation pertinents, les classer en fonction de leur importance et sélectionner ceux qui peuvent aider à atteindre des objectifs commerciaux importants ou à minimiser le problème commercial majeur. Par exemple, la vision par ordinateur peut être utilisée dans le domaine de la santé pour l'analyse d'images médicales (par exemple, tomodensitométrie).

Phase 2- Exécution (un processus étape par étape pour une stratégie d'IA viable)

Stratégie de données

Il n'y a pas d'IA sans données. Les données sont un atout pour une organisation. La stratégie de données fait référence à un plan complet permettant à une organisation de gérer ses données. Une entreprise doit identifier ses sources de données, les stocker, les mettre à jour et les utiliser pour des objectifs commerciaux et des pipelines AI/ML. Lors de la formulation de la stratégie d'IA, l'entreprise doit aligner sa stratégie de données sur la stratégie d'IA.

Audit et évaluation des risques

Une application d'IA doit être agnostique lorsque des variables telles que la couleur, le sexe ou la race sont modifiées. Les applications d'IA biaisées peuvent être nuisibles. Une évaluation approfondie des risques est nécessaire pour des considérations juridiques, éthiques et sociales.

À cette fin, les auditeurs utilisent des cadres d'IA, des réglementations sur les données et l'éthique de l'IA pour audit les pipelines AI/ML. En procédant à des évaluations des risques des pipelines de ML, une organisation renforce la confiance dans son système d'IA.

Infrastructure technologique

L'infrastructure technologique fait référence au matériel et aux logiciels requis pour votre stratégie d'IA. Au cours de cette étape, l'organisation détermine la puissance de calcul, les bibliothèques de programmation, les cadres, les services de cloud computing, les outils de traitement et d'analyse des données et les outils de déploiement nécessaires à la construction du système d'IA.

Main-d'œuvre qualifiée

L'organisation doit identifier l'équipe dont elle a besoin pour créer le système d'IA. Des ingénieurs de données, des analystes de données, des data scientists, des ingénieurs en apprentissage automatique, des ingénieurs logiciels et des architectes IA sont nécessaires pour créer l'application IA. L'organisation doit communiquer les besoins en talents à l'équipe RH pour comprendre et combler les lacunes en matière de connaissances. Le recrutement des talents diffère en fonction du type de produit d'IA dont une organisation a besoin. Pour les modèles de langage, des employés ayant une expertise en NLP (Natural Language Processing) sont requis pour la détection d'objets, et des employés en localisation ayant une expérience en CV (Computer Vision) sont requis.

Pour obtenir de l'aide à l'embauche, visitez notre meilleur Entreprises de recrutement d'IA guider.

Mise en œuvre

Une fois que tout est en place, il est temps d'exécuter le plan. La mise en œuvre comprend les étapes suivantes :

• Collecte de données
• Pré-traitement des données
• Historique
• Modélisation et évaluation
• Déploiement

L'architecte IA comprend les objectifs IA de l'organisation et dirige l'équipe. L'analyste de données reçoit les données des ingénieurs de données et les prétraite. Après le prétraitement et l'analyse, l'analyste de données partage les informations clés avec l'équipe et les parties prenantes. L'ingénieur en apprentissage automatique élabore une stratégie de validation appropriée pour la modélisation. Une fois le modèle avec le meilleur résultat sélectionné, une plateforme sécurisée est choisie par l'équipe d'ingénierie logicielle pour déployer le modèle. Après le déploiement, le modèle est continuellement surveillé et mis à jour pour obtenir les résultats souhaités.

Avantages d'avoir une stratégie d'IA

Efficacité améliorée : L'IA est efficace dans la prise de décision et peut automatiser les tâches répétitives. En automatisant les processus banals, les employés peuvent alors se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée.

Clarté: Une stratégie d'IA clairement définie crée une feuille de route facile à suivre et susceptible de réussir. Dans la stratégie d'IA, les rôles et les responsabilités de chacun dans l'équipe sont communiqués. De plus, cela augmente la confiance des parties prenantes à investir dans l'entreprise.

Avantage concurrentiel: Avoir une stratégie d'IA donne un avantage disproportionné. Par exemple, un cabinet d'audit utilisant des applications d'IA travaillera plus rapidement et, par conséquent, fera plus d'affaires.

Stratégie d'IA - Voie à suivre

La stratégie d'IA est le plan complet d'une organisation pour intégrer l'intelligence artificielle dans sa stratégie commerciale en tandem avec la stratégie de données. L'écosystème de l'IA continuera de se développer de manière exponentielle avec des méthodes de recherche de pointe, des données massives et d'énormes ressources de calcul catalysant la croissance. Une organisation doit suivre le rythme et revoir sa stratégie d'IA pour tirer le meilleur parti du boom de l'IA.

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