L'intelligence artificielle (IA) est consid\u00e9r\u00e9e comme le principal levier d'avantage concurrentiel. Le data ne ment pas : il y a eu une augmentation de l'intelligence artificielle dans le monde. pr\u00e8s de 25% d'augmentation d'une ann\u00e9e sur l'autre de l'utilisation de l'IA par les entreprises.<\/a>, 63% des dirigeants reconnaissent qu'elle a entra\u00een\u00e9 une augmentation des revenus. La pand\u00e9mie mondiale n'a fait qu'accentuer ce ph\u00e9nom\u00e8ne. Les entreprises qui prosp\u00e9reront et survivront seront celles qui seront capables d'adopter les bonnes solutions d'IA, de les d\u00e9ployer et de les adapter rapidement et efficacement.<\/p>\n<\/div> Cependant, comme pour tous les changements, les initiatives en mati\u00e8re d'IA soul\u00e8vent de nouveaux d\u00e9fis. La mise en \u0153uvre s'accompagne de nombreuses questions, la principale \u00e9tant de savoir comment adopter la bonne approche data pour d\u00e9ployer des initiatives d'IA rapidement et efficacement, sans \u00e9chec et de mani\u00e8re durable sur le long terme. L'approche \u2018AI Factory\u2019 a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e pr\u00e9cis\u00e9ment pour cette raison.<\/p>\n<\/div> L'usine d'IA est un mod\u00e8le d'exploitation organisationnel - combinant diff\u00e9rents talents, capacit\u00e9s et processus de mani\u00e8re syst\u00e9matis\u00e9e - pour r\u00e9ussir le d\u00e9ploiement et l'\u00e9volutivit\u00e9 de l'IA. Il a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 efficacement par des leaders de l'industrie tels que Carrefour<\/a> et ENGIE<\/a> pour mettre en \u0153uvre des projets d'IA transformateurs dans leurs entreprises. Pourtant, la mise en place d'une usine d'IA efficace \u00e0 partir de z\u00e9ro peut s'av\u00e9rer d\u00e9courageante. Vous avez besoin d'\u00e9quipes d'experts et d'une vision claire pour que le processus fonctionne.<\/p>\n<\/div> La premi\u00e8re \u00e9tape essentielle consiste \u00e0 d\u00e9finir une vision et des cas d'utilisation pour votre usine d'IA. Il s'agira de votre strat\u00e9gie data. Les cas d'utilisation offrant le plus grand potentiel de transformation de l'entreprise doivent \u00eatre identifi\u00e9s. Qu'il s'agisse de l'optimisation de la cha\u00eene d'approvisionnement ou de la gestion de la conformit\u00e9, des opportunit\u00e9s existent \u00e0 tous les niveaux.<\/p>\n La vision de l'entreprise en mati\u00e8re d'IA doit \u00e9galement \u00eatre prise en compte. Il est important de pouvoir imaginer son \u00e9volution, de la planifier et d'avoir une vision claire de l'avenir. \u00c0 partir d'une premi\u00e8re vue d'ensemble, dessinez une version affin\u00e9e applicable \u00e0 data et \u00e0 l'IA.<\/p>\n Ensuite, il faut \u00e9valuer les opportunit\u00e9s commerciales concr\u00e8tes, en identifiant et en triant les cas d'utilisation. Pour ce faire, il faut \u00e9valuer l'impact sur l'entreprise et la complexit\u00e9 de la mise en \u0153uvre. Il est important de mettre l'accent sur les mentalit\u00e9s tout au long du processus, afin de g\u00e9rer le changement \u00e0 grande \u00e9chelle et d'impliquer tout le monde, de la direction de l'entreprise aux membres de l'\u00e9quipe de premi\u00e8re ligne.<\/p>\n<\/div> Une fois la strat\u00e9gie data de l'entreprise et la vision de l'IA d\u00e9finies, vous devriez disposer d'une liste de cas d'utilisation \u00e0 mettre en \u0153uvre, class\u00e9s par ordre de priorit\u00e9. Mais comment pouvez-vous commencer \u00e0 travailler sur ces cas d'utilisation ? Une mise en \u0153uvre efficace de l'AI Factory repose sur quatre piliers distincts :<\/p>\n<\/div> Une gouvernance unique<\/b><\/p>\n<\/div> Pour \u00eatre efficace, la gouvernance doit \u00eatre de haut niveau, d\u00e9di\u00e9e et adapt\u00e9e. Un conseil d'administration de l'usine d'IA de la plus haute instance - comprenant les principaux dirigeants de data - est extr\u00eamement important pour assurer le parrainage et la direction g\u00e9n\u00e9rale, car il partage la vision de l'IA et aligne les \u00e9quipes et la feuille de route sur cette vision. Au niveau de la gestion du programme, il convient de cr\u00e9er un poste de directeur de l'usine d'IA, auquel participeront des experts de l'entreprise, des op\u00e9rations, du droit, de la s\u00e9curit\u00e9 et de l'informatique data. Leur r\u00f4le devrait \u00eatre d'examiner, d'arbitrer et de valider les progr\u00e8s.<\/p>\n Enfin, au niveau op\u00e9rationnel, il faut des \u00e9quipes agiles. Les Feature Teams sont responsables de la r\u00e9alisation des cas d'utilisation des produits d'IA. Il s'agit d'unit\u00e9s tr\u00e8s soud\u00e9es qui travaillent en collaboration pour assurer un flux d'informations permanent et la transparence. Plus important encore, elles doivent \u00eatre pluridisciplinaires et combiner les comp\u00e9tences et l'expertise de l'ensemble de l'entreprise. Elles sont orient\u00e9es vers la r\u00e9alisation, chacune \u00e9tant cr\u00e9\u00e9e avec un seul objectif : fournir un cas d'utilisation mesur\u00e9 par un objectif unique.<\/p>\n<\/div> Des \u00e9quipes organis\u00e9es, diversifi\u00e9es et expertes<\/b><\/p>\n<\/div> Pour gagner en efficacit\u00e9, les organisations structur\u00e9es devraient rassembler les comp\u00e9tences commerciales, data, logicielles et num\u00e9riques au sein d'\u00e9quipes hybrides bas\u00e9es sur des m\u00e9thodes agiles. L'agilit\u00e9 garantit un mode de travail souple et adaptatif et \u00e9vite les probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 une approche en silo, tels que des d\u00e9partements isol\u00e9s au sein d'une m\u00eame structure ou des proc\u00e9dures trop rigides. Cela n\u00e9cessite un bon m\u00e9lange de profils commerciaux et techniques, afin de s'assurer que ce qui est d\u00e9velopp\u00e9 du c\u00f4t\u00e9 technique a toujours un but utile qui r\u00e9pond aux besoins de l'entreprise.<\/p>\n L'\u00e9volutivit\u00e9 est une caract\u00e9ristique g\u00e9n\u00e9rale importante de la composition d'une \u00e9quipe. L'id\u00e9e est que sa structure peut \u00eatre facilement reproduite, comme des briques de Lego. Avec un mod\u00e8le enti\u00e8rement \u00e9volutif, il est possible d'ajouter d'autres \u00e9quipes pour r\u00e9pondre \u00e0 d'autres cas d'utilisation.<\/p>\n<\/div> Technologies avanc\u00e9es d'IA<\/strong><\/p>\n<\/div> Bien entendu, un d\u00e9ploiement efficace de l'IA n\u00e9cessite une base de technologies facilitant l'IA. Une usine d'IA utilise une combinaison de solutions open-source, propri\u00e9taires et cloud. Ces solutions doivent \u00eatre normalis\u00e9es sur l'ensemble du pipeline data - de l'ingestion \u00e0 la visualisation - du d\u00e9but \u00e0 la fin, conform\u00e9ment aux meilleures pratiques.<\/p>\n<\/div> M\u00e9thodes syst\u00e9matiques et \u00e9prouv\u00e9es<\/strong><\/p>\n<\/div> La syst\u00e9matisation est n\u00e9cessaire pour s'assurer qu'une s\u00e9rie d'\u00e9tapes sont toujours franchies dans un ordre sp\u00e9cifique, chacune ayant son propre objectif. Les avantages sont doubles. Premi\u00e8rement, cela donne une structure globale de r\u00e9f\u00e9rences communes, cr\u00e9ant ainsi une colonne vert\u00e9brale qui garantit la coh\u00e9rence. Deuxi\u00e8mement, cela rend les m\u00e9thodologies reproductibles et \u00e9volutives, ce qui acc\u00e9l\u00e8re consid\u00e9rablement le d\u00e9ploiement de la phase d'industrialisation.<\/p>\n<\/div> MLOps : Faire tourner l'usine<\/strong><\/p>\n<\/div> Parall\u00e8lement \u00e0 une m\u00e9thodologie de cas d'utilisation d\u00e9finie, des pratiques MLOps (Machine Learning Operations) doivent \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9es pour combler le foss\u00e9 entre la phase de conception et la production. Inspir\u00e9es du processus DevOps, ces pratiques devraient combiner le d\u00e9veloppement de logiciels et les op\u00e9rations informatiques afin de raccourcir le cycle de vie du d\u00e9veloppement.<\/p>\n L'objectif des MLOps est de relever les d\u00e9fis auxquels les syst\u00e8mes cod\u00e9s traditionnels ne sont pas confront\u00e9s. Le premier d\u00e9fi est la collaboration entre les \u00e9quipes : les diff\u00e9rentes unit\u00e9s sont souvent cloisonn\u00e9es et poss\u00e8dent diff\u00e9rentes parties du processus. Cela \u00e9touffe l'unit\u00e9 n\u00e9cessaire pour passer \u00e0 la production.<\/p>\n Le second est la gestion des pipelines, car les pipelines ML sont plus complexes que les pipelines traditionnels. Ils pr\u00e9sentent des caract\u00e9ristiques sp\u00e9cifiques, notamment des briques qui doivent \u00eatre test\u00e9es et contr\u00f4l\u00e9es tout au long de la production.<\/p>\n Le dernier obstacle est que les mod\u00e8les de ML n\u00e9cessitent g\u00e9n\u00e9ralement plusieurs it\u00e9rations - lorsqu'ils sont mis en production de mani\u00e8re manuelle et ad hoc, ils deviennent rigides et difficiles \u00e0 mettre \u00e0 jour.<\/p>\n Au lieu de cela, une approche MLOps devrait int\u00e9grer tous les actifs ML dans un pipeline d'int\u00e9gration et de livraison continues (CICD) afin de garantir des d\u00e9ploiements rapides et transparents. Toutes les data, les fonctionnalit\u00e9s et les mod\u00e8les doivent \u00eatre test\u00e9s avant chaque nouvelle version afin d'\u00e9viter toute d\u00e9rive de la qualit\u00e9 ou des performances. Toutes les parties prenantes devraient travailler sur le m\u00eame canevas et appliquer les meilleures pratiques de g\u00e9nie logiciel aux projets scientifiques data - versions, environnements de d\u00e9ploiement, tests.<\/p>\n En fin de compte, MLOps est la discipline qui consiste \u00e0 g\u00e9rer les projets de ML de mani\u00e8re coh\u00e9rente et unifi\u00e9e avec tous les autres \u00e9l\u00e9ments de production. Elle garantit une livraison technique efficace depuis le stade pr\u00e9coce du cas d'utilisation (premiers mod\u00e8les) jusqu'\u00e0 l'industrialisation du cas d'utilisation.<\/p>\n<\/div> Un cadre de r\u00e9ussite<\/strong><\/p>\n<\/div> L'IA est extr\u00eamement prometteuse, mais elle pr\u00e9sente \u00e9galement un grand risque pour les organisations qui ne sont pas en mesure de la d\u00e9ployer correctement. Le v\u00e9ritable avantage du mod\u00e8le AI Factory est qu'il \u00e9tablit un cadre de base pour une mise en \u0153uvre rapide et r\u00e9ussie. Les processus, les \u00e9quipes et les outils sont par nature transf\u00e9rables et reproductibles, ce qui signifie qu'une entreprise peut rester agile dans la poursuite de sa vision de l'IA. Une fois le processus \u00e9tabli et soutenu par les MLOps, une entreprise dispose de ce dont elle a besoin pour devenir une puissance en mati\u00e8re d'IA.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>La planification fait la perfection<\/h2><\/div>
Les quatre piliers de l'usine d'IA<\/h2><\/div>