La mise en œuvre de l'intelligence artificielle n'est jamais une chose ponctuelle. Elle nécessite une stratégie approfondie et un processus d'ajustement continu.
Voici quelques étapes clés de mise en œuvre permettant aux entreprises de mettre en œuvre avec succès l'intelligence artificielle afin d'aider l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique à réaliser pleinement son potentiel.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique passent du statut de mots à la mode aux applications commerciales à des applications d'entreprise plus larges. Les efforts autour de la stratégie et de l’adoption rappellent les cycles et les points d’inflexion de la stratégie cloud d’entreprise, où les entreprises n’ont plus le choix de migrer ou non vers le cloud, mais seulement quand et comment. Les stratégies de mise en œuvre de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique suivent le même schéma d’évolution à mesure que les entreprises construisent leur approche.
Selon un rapport d'enquête publié par le cabinet d'études Forrester, près des deux tiers des décideurs technologiques d'entreprise ont mis en œuvre, mettent en œuvre ou étendent l'utilisation de l'intelligence artificielle. Cette approche et ces efforts sont motivés par les lacs de données d'entreprise au sein de l'entreprise, qui sont en grande partie inactifs en raison de la conformité et du stockage à faible coût. Tirer parti de cette riche base de connaissances et permettre à l’IA de répondre à des questions que les gens ne posent pas ou ne savent peut-être pas poser est un avantage que les entreprises doivent comprendre.
Alors que les dépenses consacrées aux systèmes centrés sur l'IA devraient dépasser 300 milliards de dollars d'ici 2026, ce bénéfice doit en valoir la peine et la pression doit être gérée correctement.
Dans les années à venir, les organisations de tous les secteurs continueront d'adopter les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, transformant leurs processus de base et leurs modèles commerciaux pour tirer parti des systèmes d'apprentissage automatique afin d'améliorer leurs opérations et leur rentabilité. Alors que les chefs d’entreprise commencent à élaborer des plans et des stratégies pour tirer le meilleur parti de cette technologie, il est important qu’ils se souviennent que le chemin vers l’adoption de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique est un voyage et non une course. Les entreprises devraient commencer par considérer les huit étapes suivantes.
Il est important que les chefs d'entreprise et leurs chefs de projet prennent d'abord le temps de définir et d'articuler clairement le problème spécifique qu'ils souhaitent que l'IA résolve ou défi. Plus les objectifs sont précis, plus grandes sont les chances de succès de la mise en œuvre de l’IA.
Par exemple, une entreprise disant qu'elle espère « augmenter ses ventes en ligne de 10 % » n'est pas assez précise. Au lieu de cela, une déclaration plus claire, comme viser à augmenter les ventes en ligne de 10 % en surveillant les données démographiques des visiteurs du site Web, est plus utile pour clarifier l'objectif et garantir qu'il est clairement compris par toutes les parties prenantes.
Une fois les cas d'utilisation clairement définis, l'étape suivante consiste à s'assurer que les processus et les systèmes en place peuvent capturer et suivre ce qui est nécessaires pour effectuer les données d’analyse requises.
Beaucoup de temps et d'efforts sont consacrés à l'ingestion et à la gestion des données. Les entreprises doivent donc s'assurer que les bonnes données sont capturées en quantités suffisantes, avec les bonnes variables ou caractéristiques, telles que l'âge, le sexe ou la race. . Il convient de rappeler que la qualité des données est tout aussi importante que la quantité de données pour obtenir un résultat réussi, et que les entreprises doivent donner la priorité aux procédures de gouvernance des données.
Il peut être tentant pour les entreprises de se lancer dans un exercice de création de modèle, mais il est crucial de faire d'abord un exercice d'exploration rapide des données, qui valide leurs hypothèses et leur compréhension des données. Cela aidera à déterminer si les données racontent la bonne histoire en fonction de l'expertise en la matière et du sens des affaires de l'entreprise.
Un tel exercice aidera également les entreprises à comprendre quelles devraient ou pourraient être les variables ou caractéristiques importantes, et quel type de classification des données devrait être créée pour être utilisée comme entrée dans tout modèle potentiel.
Pour un modèle d'IA vraiment réussi, l'équipe qui gère le modèle doit apporter une variété d'idées et de perspectives . Cela nécessite de recruter et d'inclure du personnel parmi la population la plus large possible, en tenant compte des facteurs démographiques et sociaux tels que le sexe, l'origine ethnique et la diversité.
Les déficits de compétences restent importants dans l'industrie technologique et les entreprises, mais le recrutement et la fidélisation d'employés de tous les horizons possibles peuvent atténuer ce phénomène et garantir que les modèles d'IA soient aussi inclusifs et accessibles que possible. Par conséquent, les entreprises doivent prendre le temps de se comparer à leur secteur et d’identifier les domaines dans lesquels une plus grande représentation est nécessaire.
Au lieu de vous concentrer sur le but ultime que l'hypothèse doit atteindre, concentrez-vous sur l'hypothèse elle-même. L'exécution de tests pour déterminer quelles variables ou fonctionnalités sont les plus importantes validera les hypothèses et améliorera leur exécution.
Un groupe diversifié d'experts métiers et spécialisés au sein de l'entreprise devrait être impliqué, car leurs commentaires continus sont essentiels pour valider et garantir que toutes les parties prenantes sont sur la même longueur d'onde. En fait, puisque le succès de tout modèle d’apprentissage automatique repose sur une ingénierie de fonctionnalités réussie, les experts en la matière sont toujours plus précieux que les algorithmes lorsqu’il s’agit de dériver de meilleures fonctionnalités.
La définition des mesures de performance aidera à évaluer, comparer et analyser les résultats de plusieurs algorithmes, ce qui contribuera à améliorer davantage des modèles spécifiques. Par exemple, la précision de la classification, qui correspond au nombre de prédictions correctes divisé par le nombre total de prédictions effectuées multiplié par 100, serait une bonne mesure de performance lorsqu'il s'agit de cas d'utilisation de classification.
Les données devront être divisées en deux ensembles de données : l'un est l'ensemble d'entraînement, sur lequel l'algorithme sera formé ; l'autre est l'ensemble de test, sur lequel l'algorithme sera évalué. Selon la complexité de l'algorithme, cela peut être aussi simple que de choisir une répartition aléatoire des données, par exemple 60 % pour la formation et 40 % pour les tests, ou cela peut impliquer un processus d'échantillonnage plus complexe.
Comme pour tester les hypothèses, des experts métier et du domaine doivent être impliqués pour valider les résultats et s'assurer que tout va dans la bonne direction.
Une fois le modèle construit et validé, il doit être déployé en production. Commencez par un déploiement limité sur quelques semaines ou quelques mois, au cours duquel les utilisateurs professionnels peuvent fournir des commentaires continus sur le comportement et les résultats du modèle, puis étendez-le à un public plus large.
Les bons outils et plates-formes doivent être choisis pour automatiser l'ingestion de données et les systèmes en place pour diffuser les résultats au public approprié. La plateforme doit fournir une variété d'interfaces pour tenir compte des différents niveaux de connaissances des utilisateurs finaux de l'organisation. Par exemple, un analyste commercial peut souhaiter effectuer une analyse plus approfondie basée sur les résultats du modèle, tandis qu'un utilisateur final régulier souhaitera peut-être uniquement interagir avec les données via des tableaux de bord et des visualisations.
Une fois qu'un modèle est publié et déployé pour être utilisé, il doit être surveillé en permanence, car en comprenant son efficacité, l'organisation sera en mesure de mettre à jour le modèle si nécessaire.
Les modèles peuvent devenir obsolètes pour plusieurs raisons. Par exemple, la dynamique du marché peut changer, tout comme l’entreprise elle-même et son modèle économique. Les modèles sont construits sur des données historiques afin de prédire les résultats futurs, mais à mesure que la dynamique du marché s'écarte de la manière dont une organisation a toujours mené ses activités, les performances du modèle peuvent se détériorer. Il est donc important de noter quels processus doivent être suivis pour garantir que le modèle est à jour.
L'IA d'entreprise passe rapidement du battage médiatique à la réalité et aura un impact significatif sur les opérations et l'efficacité de l'entreprise. En prenant le temps de planifier sa mise en œuvre dès maintenant, les entreprises seront mieux placées pour en récolter les bénéfices à l’avenir.
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