Des solutions d’IA efficaces nécessitent une stratégie qui va sous la surface / Blogs / Perficient

Les solutions d’IA responsables, fiables et efficaces commencent par une stratégie. Les solutions évolutives vont au-delà d’une mise en œuvre de base.

Dans le domaine de l’intelligence artificielle générative, l’attrait des « solutions magiques d’IA » attire l’attention des dirigeants. Cependant, comme l’illustre bien cette infographie, le succès visible de l’IA n’est que la pointe de l’iceberg. Sous la surface se cache une stratégie globale qui soutient et pérennise ces solutions. La création et le déploiement de solutions d’IA efficaces nécessitent une approche à multiples facettes.

L’iceberg visible : créer des solutions d’IA magiques qui « fonctionnent »

La pointe de l’iceberg représente les solutions d’IA qui fournissent des résultats d’entrée de gamme. Ce sont des applications et des systèmes faciles à démarrer et qui suscitent l’enthousiasme. Les équipes fondent de grands espoirs sur ces solutions simples pour générer une immense innovation et efficacité commerciale. Cependant, les résultats fiables et durables s’estompent souvent rapidement. Ces composants à eux seuls ne garantissent pas que la solution est précise, approuvée par les utilisateurs finaux et qu’elle a la capacité d’évoluer lorsque les modèles changent, de nouvelles réglementations sont créées ou de s’adapter aux nouvelles tendances en matière de données des clients. Les entreprises doivent regarder sous la surface et mettre en œuvre une stratégie durable qui favorise une innovation responsable et efficace en matière d’IA.

Les profondeurs fondamentales : éléments stratégiques de l’IA qui permettent une IA efficace

1. Politiques et gouvernance de l’IA: L’innovation est rendue possible grâce à une culture forte qui s’appuie sur des politiques et des cadres de risque compréhensibles et pertinents. Les organisations qui réussissent à promouvoir une innovation responsable en matière d’IA commencent par une politique et un état d’esprit. Cela doit être une entreprise descendante commençant par l’alignement des parties prenantes.
2. Alignement des données et des cas d’utilisation: Créer des invites efficaces pour les modèles d’IA et proposer des idées sur les problèmes que l’IA peut résoudre est amusant. D’un autre côté, c’est un effort inutile si les données ne sont pas 1) disponibles, 2) de qualité, 3) dans le bon volume nécessaire pour prendre en charge le cas d’utilisation, et 4) dans le format correct pour que l’IA puisse en tirer des informations. Les données doivent être basées sur le cas d’utilisation. Le cas d’utilisation doit être mesurable et découler d’un besoin métier avéré.
3. Essai: Tester des solutions d’IA nécessite une approche multiforme. L’équipe rouge à elle seule ne garantira pas que les résultats correspondent au cas d’utilisation métier. L’analyse comparative doit être basée sur les comportements des utilisateurs et les résultats attendus. Les plans de test doivent être maintenus à mesure que les données et les modèles évoluent au fil du temps, favorisant l’explicabilité et la transparence. La responsabilité de tester les solutions d’IA incombe à chacun.
4. Sécurité, confidentialité et éthique: Des mesures de sécurité robustes, garantissant la confidentialité des données et rendant les solutions d’IA éthiques sont des aspects non négociables d’une stratégie globale d’IA. Les organisations doivent collaborer avec leurs responsables de la sécurité des données, des affaires juridiques, de la conformité et de l’éthique pour garantir que l’approche globale de création de solutions évolutives correspond à une norme à l’échelle de l’organisation. Alors que les réglementations et les contrôles continuent d’évoluer dans le domaine de l’IA, disposer d’une équipe dédiée axée sur les communications et les considérations réduira les risques indésirables.
5. Programmes pilotes et formation: Les programmes pilotes et la formation des utilisateurs finaux contribuent à garantir un plan de déploiement à grande échelle. Toutes les solutions d’IA ne devraient pas être proposées à un grand nombre d’utilisateurs. Les programmes pilotes structurés peuvent s’avérer extrêmement précieux s’ils sont structurés de manière appropriée. La formation à la création et à l’interaction avec des outils d’IA générative devrait être un effort continu et évolutif au niveau organisationnel.
6. Entretien et audits: Une maintenance continue et des audits réguliers sont nécessaires pour maintenir les solutions d’IA sûres et à jour. Les besoins en données des entreprises et des clients évolueront avec le temps. De nouveaux produits verront le jour. De nouvelles bases de connaissances devront être créées. Des audits réguliers de l’utilisation, des invites et des commentaires des utilisateurs finaux garantiront que la solution continue d’être utilisée de manière éthique et continue d’ajouter de la valeur.

Conclusion

Pour les dirigeants, il est crucial de comprendre que les solutions d’IA efficaces reposent sur une base profonde, stratégique et large. En investissant dans ces éléments stratégiques, les organisations peuvent libérer le véritable potentiel de l’IA, permettant et favorisant une innovation responsable et conservant un avantage concurrentiel sur le marché. La métaphore de l’iceberg rappelle que même si les solutions initiales peuvent sembler magiques, les solutions à long terme s’appuient sur une stratégie bien planifiée et exécutée.