Produits et projets d’IA : en quoi sont-ils différents des autres ? | L'IA en entreprise #49

Introduction à la gestion des produits IA

Les produits d’IA nécessitent un développement et une personnalisation constants, ce qui diffère des solutions technologiques traditionnelles.

• IA, intelligence artificielle – un nom général désignant la capacité des machines à effectuer des tâches qui imitent le fonctionnement de la raison et de la créativité humaines, comme reconnaître des images, comprendre le langage écrit et parlé ou prendre des décisions basées sur les données disponibles,
• ML, apprentissage automatique – une sous-discipline de l'IA couvrant les processus dans lesquels les machines apprennent à partir des données et découvrent comment mieux effectuer leurs tâches. Le caractère unique des produits basés sur l'apprentissage automatique (ML) vient du fait qu'ils ne sont pas préprogrammés, mais sont dotés de capacités d'apprentissage et d'adaptation. Dans des secteurs tels que la santé, l'IA contribue à des diagnostics plus précis, tandis qu'en finance, elle permet une analyse des risques plus sophistiquée,
• GenAI, intelligence artificielle générative – un nouveau domaine du ML impliquant des systèmes capables de créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images, des vidéos, des modèles 3D ou de la musique, sur la base de l'invention de l'utilisateur ou d'un objectif spécifié par l'utilisateur et de données d'entrée telles que des mots-clés, des requêtes. , ou des invites, ou des croquis ou des photos.

Planification des produits IA – de l’idée à la mise en œuvre

La planification d'un produit d'IA nécessite de se poser dès le départ une question clé : ce produit bénéficiera-t-il de l'ajout de fonctionnalités d'IA ?

La mise en œuvre d'un produit d'IA est risquée et coûteuse, et par conséquent, c'est une bonne idée de commencer par définir le problème à résoudre par la mise en œuvre de l'IA, puis d'essayer de le résoudre de manière optimale. Peut-être en utilisant le brainstorming avec ChatGPT ou Google Bard, qui peuvent étonnamment vous conseiller sur la voie optimale de développement de produits – pas nécessairement basée sur l'IA.

Cependant, si nous décidons d’ajouter l’intelligence artificielle aux offres d’une entreprise, nous devons considérer les spécificités du cycle de vie du projet d’IA. Après tout, les données de Gartner montrent que seuls 54 % des projets d’IA passent de la phase pilote à la production.

Cela est souvent dû aux prototypes très prometteurs qui peuvent être créés avec les outils d’IA disponibles aujourd’hui. En revanche, il est très difficile d’atteindre la « qualité de production » ainsi que la répétabilité et la pertinence des résultats exigés par les parties prenantes.

Le cycle de vie des produits d’IA se distingue cependant des autres non seulement par le fait qu’il dépasse un peu moins souvent la phase de conception. Alors que le cycle de vie des produits traditionnels tend vers un déclin progressif de l’intérêt une fois que les ventes atteignent le sommet, les produits d’IA subissent ce que l’on appelle « l’effet volant ». Il s'agit d'un phénomène dans lequel un produit basé sur l'apprentissage automatique s'améliore au fur et à mesure de son utilisation et de la collecte de nouvelles données auprès des utilisateurs. Plus le produit est bon, plus les utilisateurs le choisissent, ce qui génère plus de données pour améliorer l’algorithme. Cet effet crée une boucle de rétroaction qui permet une amélioration et une mise à l’échelle continues des solutions basées sur l’IA.

Source : DALL-E 3, invite : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Cela en fait des produits au cycle de vie renouvelé. En d’autres termes, l’effet volant dans l’IA signifie que des améliorations continues conduisent à des améliorations progressives des performances du produit. Par exemple:

• Entraînement itératif des modèles d'IA – par exemple, un modèle de prévision des ventes peut nécessiter un entraînement répété pour atteindre une précision optimale, mais il devient de plus en plus parfait avec le temps,
• Gestion du backlog de données – pour les applications de personnalisation de contenu, la collecte et l’analyse des données des utilisateurs peuvent être une priorité, ce qui conduira progressivement à des résultats de plus en plus pertinents.

En résumé, la gestion de projet d’IA nécessite de la flexibilité et une volonté d’amélioration continue. Par conséquent, les chefs de projet IA doivent être prêts à répondre aux exigences changeantes et à ajuster constamment leurs stratégies.

Comprendre les données et leur rôle dans le développement de produits d'IA

Le rôle des données dans le développement de produits d’IA est crucial. McKinsey estime que les modèles d’IA générative pourraient générer des bénéfices économiques pouvant atteindre 4 400 milliards de dollars par an. Cependant, pour obtenir une part de ce gâteau, il faut une gestion des données de qualité.

Par exemple, pour qu’un système de recommandation de produits de commerce électronique fonctionne correctement, la qualité des données sur le comportement des clients est cruciale. Vous aurez non seulement besoin de la bonne quantité de données, mais également de leur segmentation et de leur mise à jour appropriées, et, plus important encore, de tirer des conclusions habiles à partir des informations collectées.

Lors de la création d’un produit d’IA basé sur les données, il est tout aussi important de maintenir l’impartialité des données. Par exemple, dans les algorithmes d’IA utilisés dans le recrutement ou l’assurance, les données ne doivent pas contenir de biais implicites – basés sur le sexe ou la localisation – qui pourraient conduire à une discrimination.

Il convient de noter qu’une bonne gestion des données nécessite non seulement une expertise technique, mais également une conscience de leur impact sur les performances des produits d’IA.

Les problèmes les plus courants lors de la gestion de produits basés sur l'IA

La gestion des produits d’IA implique des défis qui nécessitent des compétences spécifiques et une conscience éthique. Parmi les problèmes les plus importants, il convient de mentionner :

• Développement des compétences en IA – par exemple, un chef de produit dans le secteur de l’IA doit comprendre les bases de l’apprentissage automatique pour travailler efficacement avec l’équipe technique,
• une orientation à jour sur les exigences légales : les réglementations sur les produits d'IA viennent tout juste d'émerger, vous devez donc être orienté pour ajuster les politiques et réglementations de votre entreprise pour l'utilisation du produit d'IA sur une base continue,
• intégrer l'IA dans les systèmes existants – l'intégration de l'intelligence artificielle avancée dans les systèmes informatiques existants peut poser des défis technologiques et organisationnels,
• faire évoluer les solutions d’IA – pour les start-ups technologiques, développer un prototype d’IA en un produit à grande échelle nécessite des ressources, du temps et de l’expertise, ce qui peut également poser problème en raison de l’offre relativement faible et de la forte demande de spécialistes,
• maintenir l'engagement des utilisateurs : pour une application qui utilise l'IA pour personnaliser le contenu, il est essentiel de s'adapter constamment aux préférences changeantes des utilisateurs pour les maintenir engagés,
• résoudre les dilemmes éthiques – par exemple, dans une application d’IA pour la surveillance de la santé, la confidentialité et la sécurité des données des utilisateurs sont une priorité.

Produits d'IA – résumé

En résumé, la gestion de projets et de produits d’IA nécessite une compréhension des défis et des opportunités uniques qu’apporte la technologie. Comprendre le rôle des données, être capable de gérer des équipes et des projets ainsi que rester conscient des aspects éthiques de l’IA sont l’essentiel. Les produits d’IA ouvrent de nouveaux horizons aux entreprises, mais ils nécessitent une approche et des compétences adaptées.

Pour les start-ups, il est important de se concentrer sur une définition claire du problème que le produit d’IA est censé résoudre et de constituer une équipe possédant les connaissances et l’expérience appropriées en matière d’IA. Il vaut également la peine de se concentrer sur la création de systèmes d’IA éthiques et transparents, conformes aux attentes et aux réglementations des utilisateurs.

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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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