Cadre agile pour les applications basées sur Gen AI

Qu’est-ce qui nous vient à l’esprit lorsque l’on pense aux « méthodes de travail agiles » ?

L’agilité, en tant qu’état d’esprit et méthodologie, nous permet de naviguer dans ce paysage complexe et dynamique avec résilience et adaptabilité. Cela nous permet d’accepter le changement, d’itérer rapidement et de pivoter si nécessaire, tout en restant fermement concentrés sur la création de valeur et l’obtention de résultats significatifs.

Examinons la synergie entre agilité et innovation pour imaginer ce qui nous attend dans les temps à venir. Un avenir où l’IA générative exploite la puissance des méthodologies agiles pour ouvrir de nouvelles possibilités, générer une croissance sans précédent et relever certains des défis les plus urgents auxquels l’humanité est confrontée.

Pourquoi utiliser Agile pour les applications GenAI est si important ?

• Nature dynamique des projets
  • Les projets GenAI sont souvent confrontés à l’incertitude, qu’il s’agisse de l’incertitude concernant les données, le domaine problématique ou la technologie elle-même.
  • Comme GenAI en est également à ses débuts et évolue rapidement, l’approche itérative d’Agile permet aux équipes de s’adapter à l’incertitude en décomposant les problèmes complexes en morceaux plus petits et gérables et en validant les hypothèses par l’expérimentation.« Ce n’est pas l’espèce la plus forte qui survit, ni la plus intelligente qui survit. C’est celui qui s’adapte le mieux au changement. – Charles Darwin
• MVP et MVAi
  Faire des parallèles avec MVP (produit minimum viable)lorsqu’il s’agit d’applications GenAI, ce qui serait le plus essentiel est MVAi (IA de valeur minimale)
  • Minimal – permettant aux équipes de fournir une solution rapidement
  • Précieux – les parties prenantes ont un besoin fondamental satisfait
  • Intelligence artificielle – imite l’intelligence humaine

De quelle manière Agile permet-il de fournir en temps opportun des solutions d’IA pour répondre aux demandes du marché ?

La méthodologie Agile est particulièrement adaptée à la fourniture en temps opportun de solutions d’IA répondant aux demandes du marché, en raison de plusieurs facteurs clés :

• Développement itératif – Construire à petite échelle, livrer rapidement et échouer rapidement
  • Agile encourage le développement itératif, dans lequel les solutions d’IA sont construites progressivement et livrées par petits incréments gérables appelés sprints. Cela permet un retour d’information continu des parties prenantes, permettant aux équipes d’ajuster l’orientation du développement en fonction des demandes du marché et de l’évolution des exigences.
    

    Développement itératif

  • Flexibilité – Accepter le changement en fonction de l’évolution des besoins du marché
    Les méthodologies agiles mettent l’accent sur l’adaptabilité et la flexibilité, permettant aux équipes de répondre rapidement aux changements dans les demandes du marché, aux avancées technologiques ou aux changements de priorités. Cela garantit que les solutions d’IA peuvent être affinées et ajustées rapidement pour répondre aux besoins changeants du marché.
    

    La flexibilité

  • Collaboration : Groupe de travail unifié
    Agile favorise la collaboration entre les équipes interfonctionnelles, notamment les scientifiques des données, les développeurs, les propriétaires de produits et les parties prenantes de l’entreprise. Cette collaboration favorise une compréhension commune des demandes du marché et permet aux équipes de travailler en étroite collaboration pour fournir des solutions d’IA adaptées aux besoins du marché.
    

    Collaboration
  • Approche centrée sur le client : utilisation du CSAT et du NPS – Pour mieux comprendre les sentiments des clients
    Les méthodologies agiles donnent la priorité à la satisfaction du client et à la création de valeur. En collaborant continuellement avec les clients et les parties prenantes tout au long du processus de développement, les équipes Agile peuvent garantir que les solutions d’IA répondent aux demandes spécifiques du marché et apportent une valeur tangible aux utilisateurs finaux.
    

    Commentaires des clients

  • Amélioration continue : Identifier, Planifier, Exécuter, Réviser – Boucle cyclique
    L’adoption de l’agilité crée une culture d’amélioration continue, dans laquelle les équipes réfléchissent régulièrement à leurs processus et à leurs résultats pour identifier les domaines à améliorer. Cette boucle de rétroaction itérative permet aux équipes d’optimiser leur approche du développement de l’IA, conduisant à une fourniture plus efficace de solutions répondant aux demandes du marché.
    

    Amélioration continue

Exemples de la façon dont les pratiques Agile facilitent l’expérimentation et l’exploration dans le développement d’applications GenAI

Les pratiques agiles peuvent faciliter l’expérimentation et l’exploration dans le développement d’applications d’IA générative de plusieurs manières :

• Planification des sprints – Les méthodologies agiles impliquent généralement de décomposer les tâches de développement en courtes itérations appelées sprints. Lors de la planification du sprint, les équipes de développement peuvent allouer du temps pour l’expérimentation et l’exploration de nouvelles idées ou techniques liées à l’IA générative.
  • Par exemple, une équipe travaillant sur un projet de génération d’images utilisant l’ingénierie rapide (genAI) pourrait consacrer une partie de chaque sprint à l’exploration de différentes architectures de réseaux neuronaux ou à l’expérimentation de nouvelles techniques de formation pour améliorer la qualité de l’image.
• Prototypage – Les méthodologies agiles préconisent la création de prototypes ou de preuves de concept dès le début du processus de développement pour valider les idées et recueillir des commentaires. Dans le contexte d’applications d’IA générative, les équipes peuvent créer des prototypes pour expérimenter différentes approches et évaluer leur faisabilité et leur efficacité.
  • Par exemple, une équipe développant un modèle de génération de texte pourrait créer un prototype pour tester diverses techniques de traitement du langage naturel ou pour explorer différentes manières de générer un texte cohérent et contextuellement pertinent.

À mesure que GenAI gagnera en popularité dans les temps à venir, les méthodologies agiles pourraient alimenter le développement d’applications basées sur GenAI.