Intégrez les bénéfices du ML (prédiction, identification) immédiatement, sans coder.
Comment intégrer l’intelligence artificielle dans l’entreprise ?
Une simple question pour de nombreuses réponses possibles car il faut prendre en compte le contexte de l’entreprise, du terrain d’application (industrie, relation client, back-office…), du type et du nombre de collaborateurs impliqués dans la conduite du changement et surtout, de la finalité recherchée.
Les projets d’intégration de l’IA sont donc à géométrie variable et chaque entreprise saura (si elle est bien accompagnée) définir sa propre roadmap.
Il existe par contre une constante : la possibilité de pouvoir démontrer les bénéfices de l’IA à travers un POC (Proof of Concept) rapidement et sans faire appel à une équipe de PhD ou d’experts du Machine Learning.
L’AVÈNEMENT DE L’ IA AS-A-SERVICE
L’offre IA évolue à un rythme soutenu, portée par 4 grandes composantes :
- la concurrence effrénée entre Googe, Amazon, Microsoft et IBM pour s’imposer dans la plateformisation de l’IA et sa mise à disposition sous forme d’API ;
- les nombreuses startups qui développent des offres SaaS centrées sur un besoin métier ;
- la philosophie open-source qui met à disposition immédiatement de nouveaux algorithmes plus puissants, plus pertinents ;
- la mise à disposition de jeux de données variés d’origine publique (OpenData), privée (Gafa), ou militante (mouvement open source).
Ainsi, les entreprises disposent d’une boîte à outils variée pour expérimenter et développer leurs premières initiatives IA.
Dans le domaine de la vision machine, de la reconnaissance d’images ou de la manipulation de textes, Microsoft propose ses Cognitives Services, Amazon opère une bibliothèque d’API prêtes à l’emploi, Google met à disposition son Cloud AI.
En ce qui concerne les données disponibles, Google a récemment lancé un moteur de recherche dédié, l’Etat français, quant à lui, met à disposition de larges jeux de données sur son portail OpenData.
La startup française prevision.io, par exemple, permet de facilement tester plusieurs modèles de machine learning en fonction d’un objectif business et d’identifier le plus pertinent.
INTÉGRER L’IA EN ENTREPRISE, QUELS FAST-TRACK ?
L’ADN de demain.ai est le pragmatisme et la recherche de résultats immédiats, à l’opposé de projets usine-à-gaz à l’horizon incertain. Nous favorisons donc les démarches opérationnelles permettant de matérialiser au plus vite les bénéfices de l’IA, de pouvoir les partager avec les parties prenantes (salariés en premier lieu) et ainsi d’enclencher une dynamique positive de changement.
Illustrons cette philosophie avec une stratégie possible d’intégration rapide de l’IA :
1 — Sur le volet technologique :
- utiliser des modèles d’apprentissage machine pré-entraînés ;
- utiliser des jeux de données existants pour compléter les données métiers ; les données seront préparées et normalisées à travers un outil logiciel ou un sous-traitant ;
- déterminer quel algorithme ou modèle est le plus performant (par itérations successives) ;
- installer le POC IA sur une plateforme en ligne, à la demande.
2 — Sur l’équipe projet :
- monter une équipe projet dédiée réunissant un représentant métier, un data scientist, et un conseil externe ; rendant compte de ses travaux à un sponsor membre du Comex.
3 — Sur la planification du projet
- le POC se monte en 5 semaines au maximum ;
- la mise en production s’effectue sur le périmètre initial dans le mois suivant ;
- l’extension aux périmètres connexes ou voisins (approche verticale ou horizontale) s’enclenche.
Dans cette approche, il est envisageable qu’en 12 mois, le machine learning ait intégré le SI de l’entreprise.
Les métiers tirent les bénéfices d’une meilleure connaissance client, optimisent leurs processus, placent de nouvelles initiatives business sur la piste de lancement.
En réalité, l’entreprise débute sa transformation par l’IA. C’est moins compliqué qu’il n’y paraît !
