Dix rôles clés pour le succès de l'intelligence artificielle

De plus en plus d'entreprises dans tous les secteurs adoptent l'intelligence artificielle (IA) pour transformer leurs processus métier, mais le succès de leurs initiatives en matière d'IA dépend non seulement des données et de la technologie, mais également de la participation des bonnes personnes.

Une équipe d'IA d'entreprise efficace est un groupe diversifié qui comprend plus que de simples scientifiques et ingénieurs de données. Bradley Shimmin, analyste principal pour les plateformes d'IA, l'analyse et la gestion des données au sein du cabinet de conseil Omdia, a déclaré que les équipes d'IA performantes devraient également comprendre de nombreuses personnes qui comprennent l'entreprise et tentent de résoudre les problèmes.

"Les technologies et les outils dont nous disposons nous obligent de plus en plus à fournir un support et une autorisation à ces professionnels de terrain, utilisateurs métiers ou professionnels de l'analyse, nous permettant d'utiliser et d'être directement responsables de l'IA au sein de l'entreprise." co-fondateur et PDG de la startup Plainsight, est d'accord. Il estime que le succès de l'IA dépend en grande partie de la constitution d'une équipe complète possédant diverses compétences avancées, mais cela représente un défi sexuel.

« Il peut sembler facile d'identifier ce qui fait une équipe d'IA performante, mais lorsque vous examinez les responsabilités détaillées de chaque personne au sein d'une équipe d'IA performante, vous arriverez rapidement à la conclusion que constituer une telle équipe est très difficile", a-t-il déclaré.

Pour vous aider à constituer une équipe d’IA idéale, examinons ces 10 rôles clés que l’équipe devrait avoir.

Data Scientist

Les data scientists peuvent être considérés comme le cœur de toute équipe d'IA. Ils sont chargés de traiter et d'analyser les données, de créer des modèles d'apprentissage automatique (ML) et de tirer des conclusions pour améliorer les modèles ML déjà en production.

Mark Eltsefon, data scientist chez TikTok, a déclaré que les data scientists sont un mélange d'analystes de produits et d'analystes commerciaux et possèdent certaines connaissances en apprentissage automatique.

« Leurs principaux objectifs sont de comprendre quels indicateurs clés ont un impact significatif sur l'entreprise, de collecter des données pour analyser les éventuels goulots d'étranglement, de mettre en œuvre des visualisations de différents groupes d'utilisateurs et indicateurs, et de proposer et développer diverses mesures pour améliorer ces solutions d'indicateurs. ", a-t-il déclaré, ajoutant que lors du développement de nouvelles fonctionnalités pour les utilisateurs de TikTok, sans science des données, il est impossible de comprendre si la fonctionnalité profite ou aliène les utilisateurs.

"Vous ne savez pas combien de temps vous devez passer à tester des fonctionnalités et quels aspects exactement doivent être testés, et pour tous ces problèmes, vous devez utiliser des méthodes d'intelligence artificielle

Machine Learning Engineer

Les Data Scientists peuvent créer du machine learning." modèles, mais ce sont les ingénieurs en apprentissage automatique qui mettent en œuvre ces modèles.

Dattaraj Rao, architecte d'innovation et de R&D chez Persistent Systems, société de services technologiques, a déclaré : "Les ingénieurs en apprentissage automatique sont chargés de conditionner les modèles d'apprentissage automatique dans des conteneurs et de les déployer dans des environnements de production - généralement sous la forme de microservices." que ce rôle nécessite des compétences professionnelles en programmation back-end et en configuration de serveur, ainsi qu'une connaissance des conteneurs, de l'intégration continue et du déploiement de livraison. "Les ingénieurs en apprentissage automatique doivent également participer à la vérification des modèles, aux tests A/B et au suivi de la production."

Il a déclaré que dans un environnement d'apprentissage automatique mature, les ingénieurs en apprentissage automatique doivent également tester les outils de service, et les outils de service ne nécessitent qu'une petite quantité. quantité de tests. Trouvez le modèle qui fonctionne le mieux en production.

Data Engineer

Les systèmes construits et maintenus par les ingénieurs de données forment l'infrastructure de données de l'organisation de l'entreprise. Erik Gfesser, directeur et architecte en chef chez Deloitte, a déclaré que les ingénieurs de données sont essentiels aux initiatives d'IA, car les données doivent être collectées et rendues utilisables avant de pouvoir être utilisées pour faire d'autres choses utiles.

Il a déclaré : « Les ingénieurs de données construisent des pipelines de données pour collecter et agréger des données pour une consommation en aval, et dans un environnement DevOps, ils construisent des pipelines pour mettre en œuvre l'infrastructure qui exécute ces pipelines de données

Il a dit que les ingénieurs de données font de l'apprentissage automatique. et les bases des projets d'apprentissage non automatique. "Par exemple, lors de la mise en œuvre d'un pipeline de données dans un cloud public, les ingénieurs de données doivent d'abord écrire des scripts pour démarrer les services cloud nécessaires, et ces services fournissent ensuite les calculs nécessaires au traitement des données.

Chef de la société de services informatiques SPR." Le responsable technologique Matt Mead a déclaré que si vous constituez une équipe pour la première fois, vous devez savoir que la science des données est un processus itératif qui nécessite beaucoup de données. En supposant que vous disposez de suffisamment de données, "environ 80 % du travail sera lié à l'ingénierie des données, et environ 20 % seront des travaux réels liés à la science des données.

Pour cette raison, a-t-il déclaré, il n'y a qu'un petit nombre de travaux." les membres des équipes d'IA travaillent dans la science des données. "Les autres membres de l'équipe doivent identifier le problème à résoudre, aider à interpréter les données, aider à organiser les données, à intégrer les résultats dans un autre système de production ou à présenter les données de manière prête à être présentée

Data Steward

Le." Data Steward supervise La gestion des données d'entreprise garantit que les données sont accessibles et de haute qualité. Ce rôle important garantit que les données sont utilisées de manière cohérente dans toute l'organisation et que l'entreprise se conforme aux lois sur les données en constante évolution.

Ken Seier, responsable national des pratiques de données et d'IA chez la société technologique Insight, a déclaré que les gestionnaires de données garantissent que les scientifiques des données ont accès à des données précises et que tout est reproductible et clairement étiqueté dans le catalogue de données.

La personne occupant ce poste doit comprendre la science des données et posséder des compétences en communication pour collaborer entre équipes et travailler avec des scientifiques et des ingénieurs de données afin de garantir que les données sont accessibles aux parties prenantes et aux utilisateurs professionnels.

Les gestionnaires de données appliquent également les politiques de l’organisation en matière d’utilisation et de sécurité des données. "Les gestionnaires de données doivent veiller à ce que seuls ceux qui devraient avoir accès à des données sécurisées aient accès à des données sécurisées", a déclaré Seier. une autorité dans un certain domaine, peut juger de la qualité des données disponibles, peut communiquer avec les utilisateurs professionnels attendus du projet d'IA et garantir que le projet a une valeur réelle.

Max Babych, PDG de la société de développement de logiciels SpdLoad, a déclaré que les experts du domaine sont essentiels car les experts techniques développant des systèmes d'IA ont rarement une expertise dans le domaine cible du système. "Les experts du domaine peuvent fournir des informations essentielles qui permettent aux systèmes d'IA de fonctionner de manière optimale."

Lorsque SpdLoad a développé un système de vision par ordinateur pour identifier les objets en mouvement sur pilote automatique pour remplacer la technologie LIDAR, ils le faisaient sans l'aide du projet. d'experts du domaine. Bien que des études aient prouvé l'efficacité du système, ce que SpdLoad ne savait pas, c'est que les marques automobiles préféraient le lidar à la vision par ordinateur en raison de la fiabilité éprouvée de la technologie, et qu'elles n'avaient pas la possibilité d'acheter des produits basés sur la vision par ordinateur.

« Un conseil clé que j'aimerais partager est que vous réfléchissiez au modèle commercial, puis que vous engagiez des experts du domaine pour juger s'il s'agit d'un moyen viable de gagner de l'argent dans l'industrie avant de passer à des questions plus techniques. »

Ashish Tulsankar, responsable de l'IA sur la plateforme technologique éducative iSchoolConnect, a déclaré que les experts du domaine peuvent constituer des agents de liaison importants entre les clients et les équipes d'IA.

"Cette personne peut communiquer avec les clients, comprendre leurs besoins et fournir une série d'orientations à l'équipe IA. Et les experts du domaine peuvent également vérifier si l'entreprise met en œuvre l'IA de manière éthique." Un concepteur d'IA est chargé de travailler avec les développeurs pour s'assurer qu'ils comprennent les besoins réels des utilisateurs humains. Ce rôle envisage la manière dont les utilisateurs interagiront avec l'IA et crée des prototypes pour démontrer des scénarios d'utilisation des nouvelles fonctionnalités d'IA.

Les concepteurs d'IA veillent également à ce que la confiance soit établie entre les utilisateurs humains et les systèmes d'IA, garantissant que l'IA puisse apprendre et s'améliorer à partir des commentaires des utilisateurs.

Shervin Khodabandeh, co-responsable de la pratique IA nord-américaine du BCG, estime : « L'une des difficultés rencontrées par les organisations lors du déploiement de l'IA est que les utilisateurs ne comprennent pas la solution, ne sont pas d'accord avec elle ou ne peuvent pas interagir avec elle. Ceux qui apprennent de l'IA Le secret pour que les organisations gagnent en valeur est en fait qu'elles peuvent interagir correctement entre les humains et les machines.

Le Boston Consulting Group suit le principe 10-20-70 : 10 % de valeur. Ce sont des algorithmes et 20 % de la technologie et des données. Pour les plateformes, 70 % de la valeur provient de l'intégration commerciale ou de son lien avec la stratégie d'entreprise dans les processus commerciaux.

« L'interaction homme-machine est absolument essentielle et constitue une part importante de 70 % des défis », a-t-il déclaré, ajoutant que les concepteurs d'IA vous aideront à atteindre vos objectifs.

Chef de produit

Le chef de produit est chargé de découvrir les besoins des clients, responsable du développement et du marketing des produits, tout en s'assurant que l'équipe d'IA prend des décisions stratégiques favorables.

« Dans une équipe d'IA, le travail du chef de produit consiste à comprendre comment utiliser l'IA pour résoudre les problèmes des clients, puis à traduire cela en une stratégie produit », a déclaré Dorota Owczarek, chef de produit chez la société de développement d'IA Nexocode.

Owczarek a récemment participé à un projet visant à développer un produit d'IA pour l'industrie pharmaceutique qui prendrait en charge l'examen humain d'articles et de documents de recherche en langage naturel.

« Ce projet a nécessité une étroite collaboration avec des data scientists, des ingénieurs en apprentissage automatique et des ingénieurs de données pour développer les modèles et les algorithmes nécessaires au fonctionnement du produit », a-t-elle déclaré.

En tant que chef de produit, Owczarek est responsable de la mise en œuvre des feuilles de route des produits, de l'estimation et du contrôle des budgets, ainsi que de la gestion de la collaboration entre la technologie des produits, l'expérience utilisateur et les aspects commerciaux.

« Dans ce cas particulier, puisque le projet a été initié par des parties prenantes de l'entreprise, il était particulièrement important d'avoir un chef de produit capable de s'assurer que leurs besoins étaient satisfaits tout en se concentrant sur les objectifs globaux du projet », a-t-elle déclaré. doit avoir à la fois des compétences techniques et un sens des affaires.

"Les chefs de produit doivent être capables de travailler en étroite collaboration avec différentes équipes et parties prenantes. Dans la plupart des cas, le succès des projets d'IA dépendra de la collaboration entre les équipes commerciales, de science des données, d'ingénierie d'apprentissage automatique et de conception

Owczarek AI product." Les managers doivent également comprendre les considérations éthiques liées à l'IA, a-t-il déclaré. « Ils sont responsables de l'élaboration de processus et de lignes directrices internes pour garantir que les produits de l'entreprise sont conformes aux meilleures pratiques de l'industrie. »

Stratège IA

Un stratège IA doit comprendre comment les choses fonctionnent au niveau de l'entreprise et se coordonner avec l'équipe de direction et les parties prenantes externes pour s'assurer que l'entreprise dispose de l'infrastructure et des talents appropriés pour réussir ses initiatives en IA.

Pour réussir, les stratèges en IA doivent avoir une compréhension approfondie de leur domaine d'activité et des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique ; ils doivent également savoir comment utiliser l'IA pour résoudre des problèmes commerciaux, explique Dan Diasio, leader mondial de l'IA chez EY Consulting.

« Il y a quelques années, la technologie était la partie la plus difficile, mais aujourd’hui, la technologie réinvente la façon dont nous connectons différentes entreprises pour tirer pleinement parti des capacités d’IA ou des actifs d’IA que nous construisons. » Il a ajouté que les stratèges en IA peuvent nous aider. Les entreprises utilisent la pensée transformationnelle pour réfléchir à la manière d’utiliser l’IA.

« Pour changer la façon dont (les entreprises prennent) des décisions, il faut des personnes ayant une influence et une vision significative pour diriger le processus. »

Les stratèges en IA peuvent également aider les entreprises à obtenir les données dont elles ont besoin pour piloter efficacement l'IA.

« Aujourd'hui, les données dont les entreprises disposent dans leurs systèmes ou dans leurs entrepôts de données ne représentent en réalité qu'une infime fraction des données dont elles ont besoin pour développer leurs capacités d'IA. Une partie du rôle d'un stratège en IA consiste à regarder au-delà de l'horizon et à voir. Découvrez comment capturer et exploiter davantage de données sans enfreindre les règles de confidentialité.

Chief AI Officer

Le Chief AI Officer est le principal décideur de toutes les initiatives d'IA et est chargé de communiquer le potentiel commercial de l'IA aux parties prenantes et à la valeur des clients. .

« Les décideurs sont ceux qui comprennent l'entreprise, les opportunités et les risques », déclare Tulsankar d'iSchoolConnect.

Il a déclaré que les responsables de l'IA devraient savoir quelles utilisations peuvent avoir l'IA humaine et lesquelles peuvent apporter les avantages économiques les plus importants, et ils devraient être capables d'articuler ces opportunités aux parties prenantes.

« Ils doivent également discuter de la manière de mettre en œuvre ces opportunités de manière itérative. Si plusieurs clients ou plusieurs produits nécessitent l'IA, le responsable de l'IA doit être en mesure de séparer les parties de la mise en œuvre indépendantes du client et spécifiques au client. »

Personnes initiées par les dirigeants

Le sponsor exécutif doit être un cadre de niveau C qui joue un rôle actif pour garantir que les projets d'IA obtiennent des résultats et est responsable de l'obtention de financement pour les initiatives d'IA de l'entreprise.

Diasio d'EY Consulting a déclaré que les dirigeants jouent un rôle important dans la réussite des projets d'IA. « Les plus grandes opportunités pour les entreprises proviennent généralement de domaines où elles se détachent de fonctions spécifiques. »

Par exemple, un fabricant de biens de consommation dispose d’une équipe responsable de la R&D, d’une équipe responsable de la chaîne d’approvisionnement, d’une équipe commerciale et d’une équipe marketing. "La plus grande et la meilleure opportunité d'appliquer l'IA pour transformer l'entreprise est liée aux quatre fonctions, donc pour réaliser ces changements, un leadership fort de la part du PDG ou de la haute direction est nécessaire

Shervin du BCG Khodabandeh a déclaré que malheureusement, de nombreuses entreprises." Les dirigeants ne comprennent pas pleinement le potentiel de l’IA.

« Leur compréhension de l'IA est très limitée, et ils considèrent souvent l'IA comme une boîte noire et la lancent directement aux data scientists, mais ils ne comprennent pas vraiment quelles nouvelles méthodes sont nécessaires pour utiliser l'IA.

Il a dit : si les entreprises ne le font pas Si vous comprenez comment fonctionne une équipe d'IA, comment fonctionnent les rôles et comment en être responsabilisée, l'adoption de l'IA constituera un énorme changement dans la culture d'entreprise. "99% des entreprises traditionnelles qui adoptent l'IA pensent que c'est une chose difficile à faire."

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