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. Elle peut optimiser les processus commerciaux 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, lister les défis et suivre ses progrès.

L’IA a un impact profond sur le paysage commercial et stimule l’innovation. Le marché de l’IA était d’environ 330 milliards de dollars en 2021, et il devrait être d’environ 1 400 milliards de dollars en 2029, avec une croissance d’un taux de 20,1 %. De plus, une étude de Gartner 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 dirigeants signalant qu’ils ont ou peuvent trouver les talents en IA dont ils ont besoin.
• 54 % des applications d’IA passent avec succès du stade de test à la production.

Dans ce blog, nous allons explorer ce qu’est une stratégie d’IA, ses phases de planification et d’exécution, ainsi que ses avantages.

Qu’est-ce qu’une stratégie d’IA ?

Lancer une entreprise d’IA sans stratégie d’IA entraînera des complications, des attentes vagues, des retards indésirables et, en fin de compte, l’abandon du projet. Une organisation doit définir ses besoins en matière d’IA, les ressources requises et les délais pour élaborer une stratégie d’IA actionnable pour guider la croissance de l’entreprise.

Phase 1 – Plan d’entreprise et d’IA

Stratégie commerciale et stratégie d’IA

La première étape pour une organisation qui élabore sa stratégie d’IA consiste à identifier ses objectifs et ses objectifs. L’organisation doit réexaminer sa stratégie commerciale et la rationaliser pour l’aligner sur la stratégie d’IA. À 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 seront nécessaires pour exécuter la stratégie d’IA ?

Identifier les cas d’utilisation

L’identification des cas d’utilisation est une transition naturelle des questions posées ci-dessus. À cette étape, l’organisation doit identifier ses points sensibles. À cette fin, l’organisation doit lister 3 à 5 cas d’utilisation pertinents, les classer par ordre d’importance et sélectionner ceux qui peuvent aider à atteindre des objectifs commerciaux importants ou à minimiser les principaux problèmes commerciaux. Par exemple, la vision par ordinateur peut être utilisée dans les soins de santé pour l’analyse d’images médicales (par exemple, analyse de tomodensitogramme).

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 actif pour une organisation. La stratégie de données fait référence à un plan complet pour que l’organisation gère ses données. Une entreprise doit identifier ses sources de données, les stocker, les mettre à jour et les utiliser pour atteindre les objectifs commerciaux et les pipelines d’IA/ML. Lors de l’élaboration 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 lorsqu’il s’agit de variables telles que la couleur, le sexe ou la race. Les applications d’IA biaisées peuvent être nocives. Une évaluation des risques approfondie est nécessaire pour des considérations juridiques, éthiques et sociales.

À cette fin, les auditeurs utilisent des cadres d’IA, des réglementations de données et des principes éthiques d’IA pour auditer les pipelines d’IA/ML. En effectuant des évaluations des risques des pipelines d’IA, une organisation établit la confiance dans son système d’IA.

Infrastructure technologique

L’infrastructure technologique fait référence au matériel et au logiciel nécessaires pour votre stratégie d’IA. À 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 de données et les outils de déploiement nécessaires pour construire le système d’IA.

Main-d’œuvre qualifiée

L’organisation a besoin d’identifier l’équipe dont elle a besoin pour construire le système d’IA. Les ingénieurs de données, les analystes de données, les scientifiques de données, les ingénieurs d’apprentissage automatique, les ingénieurs logiciels et les architectes d’IA sont nécessaires pour créer l’application d’IA. L’organisation doit communiquer les exigences en matière de talents au service des ressources humaines pour comprendre et combler les lacunes en matière de connaissances. Le recrutement de 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 PNL (traitement du langage naturel) sont nécessaires pour la détection d’objets et la localisation des employés ayant une expérience en CV (vision par ordinateur) sont nécessaires.

Pour obtenir de l’aide pour l’embauche, consultez notre guide Meilleures sociétés de recrutement d’IA.

Mise en œuvre

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

• Collecte de données
• Prétraitement des données
• Analyse des données
• Modélisation et évaluation
• Déploiement

L’architecte d’IA comprend les objectifs d’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 des informations clés avec l’équipe et les parties prenantes. L’ingénieur d’apprentissage automatique élabore une stratégie de validation appropriée pour la modélisation. Une fois que le modèle avec le meilleur résultat est sélectionné, une plate-forme sécurisée est choisie par l’équipe d’ingénieurs logiciels pour déployer le modèle. Après le déploiement, le modèle est surveillé en continu et mis à jour pour atteindre les résultats souhaités.

Avantages de disposer d’une stratégie d’IA

Effificacité améliorée : L’IA est efficace dans la prise de décision et peut automatiser les tâches répétitives. En automatisant les processus fastidieux, les employés peuvent se concentrer sur les 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, elle renforce la confiance des parties prenantes dans l’investissement dans l’entreprise.

Avantage concurrentiel : Disposer d’une stratégie d’IA confère un avantage disproportionné. Par exemple, un cabinet d’audit utilisant des applications d’IA travaillera plus rapidement et, à terme, effectuera plus d’activités.

Stratégie d’IA – Voie à suivre

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

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