Comment déployer l’IA dans votre organisation

L’utilisation de l’IA à l’échelle a dépassé le stade des entreprises natives du numérique et s’étend à divers secteurs tels que la fabrication, la finance et les soins de santé. À mesure que les entreprises accélèrent l’adoption des technologies d’IA, elles progressent de projets d’IA isolés vers une transformation numérique complète, mettant en œuvre des systèmes d’IA dans plusieurs services et processus métier.

Les projets d’IA courants comprennent la modernisation de la collecte et de la gestion des données, ainsi que l’automatisation et la rationalisation de la gestion des services informatiques (AIOps). En outre, l’IA générative, c’est-à-dire une IA capable de créer du contenu original, est en train de transformer les tâches à fort volume et de stimuler la productivité. Par exemple, la modernisation du code, l’automatisation des workflows et l’utilisation de chatbots alimentés par l’IA réinventent l’expérience client et le service client.

L’IA est plus utile lorsqu’elle est profondément intégrée aux opérations d’une organisation. Cependant, la mise à l’échelle de l’IA présente des défis bien spécifiques qui vont au-delà du déploiement d’un ou de deux modèles en production.

À mesure que la mise en œuvre de l’IA avance au sein d’une entreprise, les risques et les complexités augmentent, comme une dégradation potentielle des performances ou une visibilité limitée sur le comportement des modèles d’IA. Avec l’essor de l’IA générative, le volume de données continue de croître de façon exponentielle. Alors que les organisations s’efforcent de tirer profit de ces données pour entraîner, tester et affiner l’IA, elles doivent aussi se préoccuper en priorité de leur gouvernance et de leur sécurité.

C’est pourquoi les entreprises qui se lancent dans une mise à l’échelle de l’IA doivent investir dans des outils clés tels que les magasins de fonctionnalités, les composants de code et les pratiques MLOps (Machine Learning Operations). Ces outils permettent de gérer efficacement les applications de l’IA dans les différentes fonctions de l’entreprise.

Le MLOps vise à définir les bonnes pratiques et les outils adéquats pour assurer un développement, un déploiement et une adaptabilité de l’IA rapides, sûrs et efficaces. Il constitue la base d’une évolutivité réussie de l’IA et nécessite des investissements stratégiques dans les processus, le personnel et les outils pour accélérer la mise sur le marché tout en gardant le contrôle sur le déploiement.

En adoptant le MLOps, les entreprises peuvent relever les défis de la mise à l’échelle de l’IA et libérer tout son potentiel pour favoriser une innovation et une croissance durables, fondées sur les données. En outre, l’utilisation de plateformes d’IA comme les services cloud et les grands modèles de langage (LLM) à l’aide d’interfaces de programmation des applications (API) permet de démocratiser l’accès à l’IA et de réduire la demande de talents spécialisés.

Les entreprises doivent adopter une architecture technologique ouverte et fiable, idéalement basée sur une infrastructure de cloud hybride, afin de mettre à l’échelle l’IA en toute sécurité dans différents environnements informatiques. Cette architecture prend en charge des modèles IA qui peuvent être appliqués dans toute l’organisation, favorisant ainsi une collaboration sécurisée et efficace entre les différentes unités opérationnelles.

Une mise à l’échelle de l’IA réussie nécessite une transformation globale de l’entreprise. Cela signifie innover avec l’IA comme point focal et reconnaître que l’IA est fondamentale et influe sur l’ensemble de l’entreprise y compris l’innovation produit, les opérations commerciales, les opérations techniques, ainsi que les personnes et la culture.

La mise à l’échelle de l’IA consiste à étendre l’utilisation des algorithmes de machine learning (ML) et d’IA pour effectuer les tâches quotidiennes de manière efficace et efficiente, en s’adaptant au rythme de la demande métier. Pour y parvenir, les systèmes d’IA ont besoin d’une infrastructure robuste et de volumes de données importants afin de maintenir la vitesse et l’évolutivité.

L’IA évolutive repose sur l’intégration et l’exhaustivité de données de haute qualité provenant de différentes parties de l’entreprise afin de fournir aux algorithmes les informations complètes nécessaires à l’obtention des résultats souhaités.

De plus, il est vital de disposer d’une main-d’œuvre prête à interpréter ces résultats et à agir en conséquence pour que l’IA évolutive puisse déployer tout son potentiel. Une stratégie d’IA qui met en place ces éléments essentiels permet à une organisation de bénéficier d’opérations plus rapides, plus précises, plus personnalisées et plus innovantes.

Voici les étapes clés couramment utilisées pour réussir la mise à l’échelle de l’IA :

• Commencer par la science des données : collaborez avec des experts en science des données et en machine learning pour développer des algorithmes adaptés à vos objectifs métier. En utilisant les API appropriées, vous pouvez entraîner des grands modèles de langage qui répondent à vos besoins. Les data scientists jouent un rôle essentiel dans la conception de modèles qui favorisent l’innovation et l’efficacité.
  
  
• Localiser et ingérer les ensembles de données : pour entraîner les modèles d’IA, il est indispensable d’identifier et d’ingérer des ensembles de données de qualité. Ceux-ci comprennent des sources internes comme les dossiers clients et les historiques de transactions, ainsi que des sources externes telles que les tendances du marché et les rapports d’étude. Garantir la qualité et la pertinence des données est essentiel pour une performance précise des modèles d’IA.
  
  
• Impliquer les parties prenantes dans tous les services : mobilisez les parties prenantes dans les différents services, tels que le service client, les finances, le service juridique, etc. En collaboration avec l’équipe de science des données, les personnes concernées contribuent à guider le développement du modèle d’IA et son alignement sur les besoins et les enjeux spécifiques de l’entreprise.
  
  
• Gérer le cycle de vie des données : développez des structures de données sécurisées et standardisées qui intègrent et mettent à jour les sources de données. La gestion du cycle de vie des données permet de maintenir la pertinence et l’actualité des données pour l’entraînement et la validation des modèles IA.
  
  
• Optimiser et simplifier le MLOps : optez pour une plateforme MLOps qui correspond aux compétences de vos équipes informatiques et de science des données, tout en soutenant l’infrastructure informatique et le principal fournisseur de cloud de votre organisation. Le MLOps rationalisé améliore le déploiement et la maintenance de l’IA.
  
  
• Constituer une équipe d’IA transverse : rassemblez une équipe d’IA pluridisciplinaire composée de parties prenantes de différents secteurs d’activité afin de promouvoir la collaboration entre les services. Cette approche enrichit les initiatives d’IA et favorise une compréhension globale des objectifs métier.
  
  
• Sélectionner des projets à fort potentiel de réussite : choisissez des projets ayant de fortes chances de succès pour obtenir des résultats rapides et créer une dynamique pour d’autres initiatives futures plus ambitieuses. Les cas d’utilisation peuvent concerner le service client, la gestion des talents ou la modernisation des applications. La création d’un centre d’excellence pour l’IA peut également soutenir ces efforts.
  
  
• Intégrer la gouvernance et la conformité : intégrez la gouvernance de l’IA et le reporting de conformité dès le départ. Veillez à intégrer des fonctionnalités de gouvernance dans les outils de gestion des données, de science des données et d’opérations métier. Intégrez la conformité et le reporting dans tous les processus d’IA afin de maintenir des normes éthiques.
  
  
• Utiliser les bons outils : utilisez des plateformes de science des données basées sur le cloud pour faciliter la collaboration entre les data scientists, les ingénieurs informatiques et les professionnels sur les questions de gouvernance et de conformité de l’IA. Offrez des environnements dans lesquels les entraîneurs peuvent expérimenter, développer et adapter efficacement des modèles IA. De tels environnements favorisent le déploiement et la maintenance efficaces des systèmes d’IA.
  
  
• Surveiller les modèles d’IA de bout en bout : suivez les modèles d’IA de bout en bout, en tenant compte d’indicateurs comme la vitesse, le coût, le raisonnement et la valeur pour les utilisateurs. En surveillant en temps réel et en suivant les indicateurs clés de performance (KPI), les organisations peuvent rapidement identifier les problèmes potentiels et optimiser leurs performances au fil du temps.

La mise à l’échelle de l’IA au sein d’une organisation peut s’avérer difficile en raison de plusieurs facteurs complexes qui nécessitent une planification et une répartition minutieuses des ressources. Il est essentiel de relever ces défis pour réussir l’adoption et le déploiement de l'IA à l’échelle.