Comment démarrer avec l'IA pour booster votre petite entreprise

Janvier
22, 2021

6 min de lecture

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Il y a peu de temps, se lancer dans l'IA ( Intelligence Artificielle ) était ingérable pour les startups et les petites entreprises . Il fallait un data scientist hautement qualifié et des experts en apprentissage automatique expérimentant des algorithmes. Mais en très peu de temps, les choses ont changé. L'IA qui peut reconnaître des objets dans les images, comprendre des documents et des textes et effectuer des prédictions de haute précision sur vos données utilisateur peut désormais être réalisée en quelques heures et sans codage.

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Que s'est-il passé?

La même chose qui est arrivée à la création de sites Web. À l'époque, vous aviez toujours besoin d'un développeur lorsque vous aviez besoin d'un site Web. Aujourd'hui, de nombreux sites Web sont réalisés presque par glisser-déposer avec des services comme Wix et Squarespace. Les sites Web volumineux ou compliqués sont toujours créés par les développeurs, mais pour la petite entreprise la création d'un site Web ne prend que quelques heures à choisir entre des modèles et à déplacer des sections.

Il en va de même pour l'IA. Étant donné que la plupart de l'intelligence artificielle est presque toujours basée sur les mêmes algorithmes standard, l'automatisation du processus de développement de l'IA était assez simple, ce qui signifie que vous êtes maintenant en mesure de créer une IA essentiellement par glisser-déposer. Comme les sites Web, les solutions compliquées ont encore besoin d'experts, mais des solutions simples peuvent être apportées par la plupart des gens.

Et qu'est-ce qui est simple alors? Supposons que vous souhaitiez enseigner à une IA à effectuer le contrôle de la qualité sur la chaîne de montage, de sorte que vous n’expédiez pas les produits qui seront finalement retournés. Cela peut en fait être fait en utilisant un certain nombre d'outils pour l'IA qui sont similaires à Wix et Squarespace.

Il n'est pas surprenant que ces outils soient fabriqués par de grandes technologies telles que Google Microsoft ] et Amazon . Mais il y a déjà un bon nombre de startups qui essaient de faire de même.

Je crois vraiment que ce n'est qu'une question de très peu de temps avant que vous entendiez cette phrase au bureau: «C'est une tâche ennuyeuse .. Je vais m'entraîner une IA pour ça. Peut-être que je peux faire un café avant qu'il ne soit prêt. »

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Le plan étape par étape pour commencer

Si vous êtes comme moi, votre esprit est peut-être déjà en train de courir avec des idées et des problèmes que vous pouvez résoudre avec cet accès soudain et facile à l'intelligence artificielle. Mais vous pourriez aussi vous demander par où commencer. Voici donc un plan étape par étape pour commencer.

Corrigez votre problème

La première étape, et peut-être la plus importante, est de savoir exactement quel problème vous essayez de résoudre. Cela ressemble à un truisme, mais c'est souvent ici que vous pouvez trouver l'origine de l'erreur lorsque des problèmes surviennent.

Pour résoudre le problème, vous devez au moins suivre les étapes suivantes:

• Décrivez toutes les entrées et sorties possibles
• ] Décidez des objectifs de qualité
• Faites participer des experts du domaine. Il est facile de prendre de nombreuses décisions de gestion, mais si vous n'incluez pas l'employé opérationnel, vous risquez de créer une IA sans véritable application

Collectez vos données

Conseil le plus important ici – la collecte de données est généralement de loin la partie de l'IA qui nécessite le plus de ressources. Dans certains projets, vous n'aurez besoin de collecter des données qu'au démarrage et dans certains projets, vous devrez collecter des données de manière récurrente.

En général, vous ne pouvez pas savoir à l'avance la quantité de données dont vous avez besoin. En conséquence, il est logique de passer tôt à l'étape suivante et de former une IA plusieurs fois pour voir si vous pouvez obtenir un bon résultat. Et ne faites pas l’erreur d’obtenir la perfection. Une IA, comme tout autre système d'entreprise, est un moyen de résoudre un problème et quand elle le fait, il n'y a aucune raison d'investir davantage.

Assurez-vous de cocher les cases suivantes lors de la collecte de données:

• Si une collecte de données récurrente est nécessaire, assurez-vous de calculer le coût de la collecte des données afin que vous puissiez garder l'analyse de rentabilité positive
• Assurez-vous que vos données couvrent toutes les entrées possibles autant que possible

Former, tester et déployer

vous connaissez votre problème et vous avez des données, vous êtes donc prêt à créer votre IA. Comme je l'ai écrit au début, il existe plusieurs outils qui vous permettent de créer votre propre IA sans codage, car vous avez déjà les données. C'est en fait la partie la plus simple, car avec la plupart de ces outils, tout ce que vous avez à faire est de télécharger vos données et d'un clic sur un bouton, l'IA est formée et déployée. C'est tout.

La ​​seule chose à surveiller ici est que le score de qualité qui vous est attribué pour votre modèle peut ne pas refléter avec précision ce que vous obtenez du déploiement réel. Alors testez-le autant que possible.

Regardez-le

Le monde a tendance à continuer à tourner et à changer. Vous avez peut-être formé une IA qui fonctionne de manière transparente maintenant, mais elle pourrait s'éloigner de la réalité à mesure que le monde change. Supposons que vous ayez créé une IA capable de détecter la fraude par carte de crédit. Dès que votre IA commence à attraper la fraude, les criminels changeront de tactique. Il est important de surveiller les changements dans les données afin de reconnaître et de prévenir ce problème. une partie est en fait le problème et les données. Aller au cœur du problème et savoir si l'IA est une bonne solution est un peu plus difficile qu'avec d'autres solutions, car le domaine est si nouveau et il est rare que quiconque soit très expérimenté.

Comme mentionné, les données sont également généralement la partie la plus chère et qui est souvent négligée. Mais cela peut être transformé en un avantage concurrentiel. Si vous pouvez trouver un moyen de collecter des données avec une meilleure qualité et / ou moins chère que vos concurrents, vous avez de bonnes raisons de réussir.

La ​​connexion de vos modèles d'IA à des logiciels existants implique encore des formalités administratives. Ce sera toujours l'informatique et l'IA est dans cette catégorie. Cela implique de l'incertitude et lors de l'intégration de votre IA avec d'autres systèmes, des problèmes peuvent survenir, rendant l'effort plus difficile que vous ne le pensiez à l'origine.