GenAI : redéfinir la transformation basée sur les données

Une approche disciplinée de l’ingénierie des données est le fondement d’une stratégie GenAI efficace, nécessaire pour réaliser une transformation basée sur les données.

Chaque année, le Forum économique mondial est un lieu de rassemblement pour des leaders d'opinion dans divers domaines, où ils discutent des questions clés du monde d'aujourd'hui et de demain. Cette année, l’intelligence artificielle est devenue le thème central du forum, attirant l’attention des décideurs de tous horizons à travers le monde.

L'année dernière, l'intelligence artificielle est devenue une préoccupation majeure, et l'influence et le pouvoir de l'intelligence artificielle générative (GenAI) sont visibles. Aujourd’hui, non seulement les leaders technologiques, mais aussi les acteurs de tous les secteurs, réalisent que l’IA a le pouvoir de changer fondamentalement le monde dans lequel nous vivons, depuis les compétences, les salaires et les emplois jusqu’aux processus, la productivité, les réglementations et la gouvernance.

Transformation pilotée par GenAI

L'impact de GenAI a profondément pénétré les domaines du traitement des données, des processus humains et de l'expérience consommateur, ouvrant ainsi une nouvelle ère d'impact commercial. Les initiatives soutenues par GenAI ont obtenu des résultats commerciaux significatifs, avec un impact global sur les organisations, les consommateurs et les écosystèmes. Il encourage les organisations à expérimenter, faisant de l’innovation et de l’adaptabilité des facteurs clés de réussite.

Selon les prévisions de PWC, la technologie de l’intelligence artificielle injectera 15 700 milliards de dollars américains en valeur dans l’économie mondiale d’ici 2030. C’est pourquoi les entreprises de toutes tailles promeuvent activement les projets d’intelligence artificielle et explorent et appliquent la valeur de cette technologie dans leurs domaines respectifs. Goldman Sachs estime que les investissements mondiaux dans les projets basés sur l’IA atteindront 200 milliards de dollars d’ici 2025. Cela montre que l’intelligence artificielle, en tant que moteur principal du développement futur, attire de plus en plus d’investissements et d’attention. Avec les progrès continus de la technologie et l’expansion de son champ d’application, l’intelligence artificielle continuera de montrer un potentiel incroyable dans divers domaines et d’avoir un impact profond sur l’économie mondiale.

Les startups émergentes ainsi que les entreprises traditionnelles sont en pleine transformation et adoptent des approches basées sur les données. Ils exploitent activement la technologie GenAI pour conduire cette transformation afin d’améliorer la valeur des actifs de données existants. Grâce aux analyses basées sur GenAI, les entreprises sont en mesure d'extraire des informations précieuses à partir de données structurées ou non structurées pour améliorer le processus de prise de décision. Cette approche aide non seulement les entreprises à mieux comprendre les tendances du marché et les besoins des clients, mais les aide également à devenir plus agiles dans un environnement commercial concurrentiel. En tirant pleinement parti d’une approche basée sur les données, les entreprises peuvent innover et croître de manière plus compétitive, jetant ainsi des bases solides pour leur croissance future.

Cet article explore la complexité des projets basés sur l'IA, révèle les défis et les pièges et fournit un guide pour réussir dans ce voyage inexploré de changement.

Défis et pièges de la GenAI

Bien que l'argent investi dans les projets de données basés sur l'IA soit énorme, la recherche montre que l'abandon et l'échec ne sont que trop fréquents. Selon Gartner, jusqu'à 85 % des projets d'intelligence artificielle produisent des résultats erronés pour diverses raisons telles que des biais dans les données, des algorithmes imparfaits ou des compétences d'équipe insuffisantes.

Par conséquent, il est crucial de détailler les éléments fondamentaux clés du succès de tout parcours data-to-outcoms centré sur GenAI :

Découverte des actifs de données : Bien que les données soient la ressource la plus abondante, elles sont souvent sous-utilisées au sein des organisations. Très lent. Les équipes se précipitent souvent dans la résolution de problèmes GenAI sans effectuer de diligence raisonnable sur les actifs de données pertinents. Il est essentiel de garantir que les actifs de données sont à jour, de haute qualité, riches en fonctionnalités et facilement détectables.

Les copies excessives de données et les systèmes de gestion de métadonnées imparfaits sont des problèmes courants. Une gestion solide des métadonnées est essentielle pour relier étroitement les actifs de données.

Gérer le coût de possession : Bien que l'expérimentation soit un aspect fondamental de l'exploitation de GenAI, négliger la reproductibilité des expériences et ignorer les approches de plateforme peut entraîner des coûts plus élevés et des fuites budgétaires.

Une approche stratégique qui encourage la réutilisation d’expériences réussies et de solutions modulaires est essentielle pour la rentabilité.

Sécurité des données et protection contre les fuites de propriété intellectuelle : La propriété et la protection des actifs d'IA sont essentielles à l'initiative GenAI. Les problèmes de sécurité des données et de fuite de propriété intellectuelle, notamment dans les projets abandonnés, nécessitent des mesures strictes.

Dans un pare-feu ou un système d'isolation, créer un environnement sécurisé est un objectif ambitieux mais essentiel. Garantir la disponibilité sûre des données d’IA nécessite également des mesures proactives en amont du pipeline GenAI. Le nettoyage des données, l'anonymisation et le contrôle qualité sont des éléments essentiels au maintien de l'intégrité de vos résultats.

Transition vers des systèmes de production via  : Bien que lancer et créer une preuve de valeur puisse être simple, le déploiement d'applications GenAI dans un environnement de production est complexe. L’élaboration d’un plan de solution complet est la clé d’une transition réussie. Une approche structurée est essentielle pour mettre à jour, gérer et coordonner efficacement l’automatisation des différents systèmes en aval qui s’appuient sur les informations générées par la plateforme GenAI.

Get Data Engineering Right

Une approche disciplinée de l'ingénierie des données est la base de projets de transformation efficaces axés sur GenAI. Des actifs de données de haute qualité, des cadres de traitement appropriés et des ressources qualifiées sont des éléments clés pour former correctement un système et produire des résultats efficaces.

Fondamentaux de l'ingénierie des données : La première étape consiste à faire les bons choix architecturaux pour faciliter un traitement efficace des données dans différents formats et mécanismes d'acquisition. Prendre en charge le stockage, la récupération et l'extraction de données semi-structurées et structurées est nécessaire pour optimiser le processus de formation, d'amélioration et de récupération.

L'utilisation de bases de données vectorielles pour les projets d'IA peut présenter des avantages tactiques. Les bases de données vectorielles offrent un moyen de haut niveau de contextualiser les informations en enrichissant sémantiquement les données, améliorant ainsi l'interprétabilité. Cela améliore également la précision de la recherche et l’intégration des modèles.

Choisir une approche orientée plateforme pour intégrer divers éléments de l'ingénierie des données est bien mieux que d'utiliser des équipes informatiques cloisonnées pour résoudre des problèmes spécifiques. De plus, les équipes interfonctionnelles travaillant ensemble sur une plate-forme commune peuvent améliorer la diffusion des compétences et l'agilité ; les approches d'ingénierie des données sans code se sont révélées plus efficaces que les approches d'ingénierie fondamentale.

Gestion des actifs et intégrité des métadonnées : Un stockage de métadonnées soigneusement organisé et des pipelines de données automatisés font partie intégrante du plan de solution. Les requêtes sur l'entrepôt de données d'entreprise doivent produire des résultats à jour, qui doivent être mappés avec précision aux métadonnées du magasin de données. Le maintien de l’exactitude des actifs de données nécessite une attention continue aux dernières métadonnées, à la qualité des données, aux modifications de schéma et aux caractéristiques des données.

Gardez votre IA à jour : La mise en œuvre d'un mécanisme d'apprentissage continu permet aux modèles GenAI d'en apprendre davantage sur de nouvelles informations, modèles et nuances dans les données qu'ils rencontrent. Cet apprentissage adaptatif garantit que les prédictions et les informations du modèle restent pertinentes au fil du temps.

Les biais dans les modèles d'IA peuvent conduire à des résultats faussés et à des décisions injustes. Une surveillance et un audit rigoureux des modèles GenAI sont essentiels pour identifier et corriger les biais. L'utilisation de techniques telles que des algorithmes de détection de biais et divers ensembles de données pendant le processus de formation peut contribuer à réduire le risque de résultats subjectifs.

L'infrastructure sous-jacente qui prend en charge les modèles d'IA doit évoluer en permanence pour s'adapter aux progrès et aux améliorations. À partir d’un modèle de base supérieur, la compatibilité, les améliorations de performances et les mises à jour régulières doivent être prises en compte de manière appropriée.

Alors que la demande en capacités d'IA continue de croître, la mise à l'échelle est essentielle pour répondre à la charge de travail croissante. Faire évoluer l’IA implique d’étendre sa capacité à traiter des ensembles de données plus volumineux, d’augmenter l’interaction des utilisateurs et d’élargir sa gamme d’applications. L’automatisation du processus de mise à l’échelle garantit une réponse transparente et efficace aux demandes croissantes des systèmes d’IA.

Un autre élément important consiste à développer des flux de travail et des outils pour évaluer et gérer régulièrement les performances des modèles d'IA. Il est recommandé que le processus de génération d'augmentation de récupération (RAG) soit automatisé pour inclure des contrôles réguliers des biais et des mises à jour d'apprentissage continu. L'automatisation minimise les interventions manuelles et garantit une approche proactive pour maintenir l'intégrité du modèle.

Mécanismes de rétroaction et de gouvernance : Des mécanismes de rétroaction et de gouvernance solides sont essentiels pour garantir la résilience, l'exactitude et le comportement éthique des solutions d'IA. Créer des garde-fous clairs autour d’une saisie rapide et d’actions autorisées peut fixer des limites éthiques et guider les modèles d’IA vers un comportement responsable. L'intégration de graphiques de connaissances sélectionnés peut ajouter une couche de validation, en alignant les réponses sur les faits et les normes établis.

Les commentaires des utilisateurs créent une boucle de rétroaction itérative qui permet au système d'IA de s'adapter et d'améliorer ses résultats. Dans le même temps, une piste d’audit des opérations du système garantit la transparence et la traçabilité, facilitant ainsi l’analyse médico-légale en cas d’écarts. L'alerte proactive en cas de comportement inattendu sert de système d'alerte précoce, permettant une action corrective rapide.

Cette approche holistique des cadres de feedback et de gouvernance, lorsqu'elle est intégrée à l'architecture de la solution, non seulement répond aux exigences réglementaires, mais facilite également les cycles d'amélioration itératifs.

Utilisez des modèles pour la répétabilité : les solutions GenAI réussies nécessitent une exécution reproductible. Cela peut être réalisé en créant des modèles de solutions personnalisables qui accélèrent la livraison entre les unités commerciales. Pour les modèles d’IA, cela implique de modéliser l’ensemble du processus d’ingénierie des données, de réglage de l’IA, de tests des plateformes et des services. Les services auxiliaires tels que les chatbots, la synthèse vocale, les visualisations et les connexions utilisateur peuvent également être modélisés efficacement.

Atteindre ce niveau de modélisation est réalisable avec la bonne pile technologique et le bon cadre d'automatisation, ainsi qu'une ingénierie disciplinée, augmentant ainsi l'efficacité du déploiement et de la gestion des modèles d'IA.

Façonner la voie vers l'avenir

L'enthousiasme pour exploiter le pouvoir transformateur de l'IA continue de croître à mesure que les entreprises, grandes et petites, investissent massivement dans l'IA pour améliorer leur compétitivité et leur productivité. La croissance exponentielle de la technologie de l’IA est indéniable et promet de révolutionner les projets basés sur les données et l’ADN des entreprises.

Cependant, le cheminement depuis les données vers une transformation réussie en matière d’IA, de ML et basée sur les données est complexe et comporte de multiples vecteurs d’échec. Malgré les perspectives prometteuses, la mise en œuvre effective est souvent en deçà des attentes.

L'IA n'est-elle qu'un battage médiatique, ou nos attentes sont-elles trop élevées ? La réponse réside dans la reconnaissance des défis multiformes auxquels sont confrontés les projets d'IA, et pas seulement des considérations techniques. Relever ces défis nécessite une approche nuancée qui reconnaisse qu’il n’existe pas de solution universelle. Même si l’échec est inévitable, il constitue également une leçon précieuse pour améliorer les meilleures pratiques.

Lorsqu'une entreprise se lance dans un projet d'intégration d'IA, la clé est d'être ouverte aux multiples variables complexes qui définissent une mise en œuvre efficace.

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