Équipe IA vs répartition des rôles | L'IA en entreprise #53

Publié: 2024-01-17

Savez-vous quelles compétences et personnalités sont nécessaires dans une équipe d’IA ? Dans l'article d'aujourd'hui, nous examinerons à quoi ressemble l'équipe d'IA, en discutant des compétences, des personnalités, de la structure de répartition du travail et des responsabilités. Continuer à lire.

Équipe IA – table des matières :

Que fait l’équipe IA ?
Compétences et responsabilités des membres de l'équipe IA
Personnalités de l'équipe IA
Structure de répartition du travail
Résumé

Que fait l’équipe IA ?

L’équipe AI est un groupe de spécialistes dans le domaine de l’intelligence artificielle. Leurs responsabilités au sein de l'entreprise comprennent :

renforcer les produits et services grâce à l'IA — l'équipe IA peut développer et mettre en œuvre des systèmes basés sur l'IA qui améliorent la valeur des produits et services offerts. Par exemple, une entreprise de commerce électronique peut déployer un système de recommandation basé sur l'IA qui suggère des produits adaptés aux préférences des clients sur la base d'une analyse du comportement d'achat.
automatisation des tâches de routine : l'équipe d'IA peut créer des solutions qui automatisent les tâches répétitives, permettant aux employés de se concentrer sur les plus complexes. Par exemple, une entreprise peut créer un chatbot basé sur l'IA pour fournir un service client et répondre aux questions fréquemment posées,
analyser des données et générer des rapports : l'équipe d'IA peut analyser de grandes quantités de données, tirer des conclusions et générer des rapports pour soutenir les décisions commerciales. Par exemple, une entreprise peut utiliser un système d’analyse des sentiments basé sur l’IA pour surveiller les commentaires des clients sur ses produits et services.

Cependant, les responsabilités de l’équipe IA d’une entreprise dépendent avant tout des ambitions de l’organisation quant à l’étendue du déploiement de l’intelligence artificielle. Selon Gartner, l’étendue de l’utilisation de l’IA dans l’entreprise peut être classée en trois domaines :

Entreprises cherchant à améliorer leur efficacité, où l’équipe IA travaille principalement à préparer à la fois les outils internes de l’organisation et les outils de service client.
Les entreprises qui utilisent l’IA pour optimiser leurs opérations, mais évitent de l’utiliser dans leurs produits et leur service client. L'équipe IA se préoccupe uniquement de l'amélioration des processus internes d'une organisation.
Entreprises qui mettent en œuvre l'intelligence artificielle à grande échelle, où l'équipe IA met en œuvre des solutions dans les produits, le service client et en interne.

Source : Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

Compétences et responsabilités des membres de l'équipe IA

Selon le rapport « Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024 » de Gartner, la demande de spécialistes en intelligence artificielle va augmenter dans les années à venir, en particulier dans des domaines tels que :

mettre en œuvre l’intelligence artificielle générative dans les entreprises,
Confiance IA, gestion des risques et de la sécurité, AI TRISM,
créer et développer des applications basées sur l'IA (développement augmenté par l'IA),
utiliser l’intelligence artificielle pour optimiser la façon dont les décisions sont prises.

Mais à quoi ressemble une équipe IA en interne ? Bien entendu, cela variera légèrement en fonction du projet. Mais voici quelques rôles clés dans l’équipe IA :

Data scientist – les data scientists s'occupent de l'analyse et de l'interprétation des données, de la modélisation prédictive et de l'apprentissage automatique. Leur objectif principal est d’extraire des informations précieuses des données et de les utiliser pour prendre des décisions commerciales.
Ingénieur logiciel IA — Les ingénieurs logiciels IA créent et développent des applications basées sur l'intelligence artificielle. Leur travail consiste à mettre en œuvre et à optimiser des algorithmes d’apprentissage automatique et à les intégrer dans les systèmes existants.
Chercheur ML/ingénieur ML — Les chercheurs en ML développent de nouveaux modèles et algorithmes d'apprentissage automatique et les mettent en œuvre. Leur objectif principal est l’amélioration continue et l’innovation dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Éthicien de l'IA — Les éthiciens de l'IA sont des professionnels qui comprennent les risques associés à l'utilisation de l'intelligence artificielle et sont responsables de l'application éthique de cette technologie. Ils veillent à ce que les initiatives d’IA et leur mise en œuvre soient conformes aux principes éthiques et à la loi.

L’équipe IA a également besoin d’une personne responsable des aspects stratégiques et commerciaux du projet. Il peut s'agir d'un responsable de l'IA, qui gère le développement et la mise en œuvre de processus et de produits basés sur l'IA, ou d'un directeur de l'IA (CAIO), responsable de la stratégie d'IA dans l'ensemble de l'organisation. Leur rôle est de :

gérer les technologies d’IA utilisées – le CAIO doit connaître divers algorithmes et techniques d’IA et être capable de les appliquer pour résoudre des problèmes dans une organisation,
superviser la conception, le développement, les tests et la mise en œuvre de solutions d'IA en collaboration avec l'équipe d'IA,
mesurer l’impact commercial et financier de l’IA pour évaluer les avantages et les coûts de la mise en œuvre de l’intelligence artificielle,
former et développer les collaborateurs en IA.

Personnalités de l'équipe IA

Comme dans toute équipe soudée, chaque membre de l’équipe IA doit posséder les bonnes compétences, des compétences régulièrement mises à jour et de l’expérience. Mais le besoin de diversité n'est pas moins important, c'est-à-dire que l'équipe doit être composée non pas tant de personnes similaires que de personnes qui s'inspirent mutuellement avec leurs différents points de vue.

Les personnalités jouent un rôle clé dans la constitution d’une équipe IA efficace. Bien que tous les membres de l’équipe partagent une passion pour la technologie et des compétences analytiques, ils diffèrent par leur approche, leur tempérament et leurs préférences.

Le chef d’équipe IA doit reconnaître ces différences et apprécier l’importance de la diversité. Par exemple, un data scientist minutieux et soucieux du détail peut s’ennuyer des discussions abstraites sur les orientations futures de la technologie de l’IA et préférer se concentrer sur l’amélioration du modèle ML actuel. D’un autre côté, l’éthicien de l’IA doté d’un tempérament visionnaire et d’une riche imagination n’aura peut-être pas la patience pour une programmation et des tests fastidieux.

Selon le rapport « Technology Trends Outlook 2023 » de McKinsey, les éléments suivants sont de plus en plus importants dans le monde des affaires d'aujourd'hui :

Flexibilité – la vitesse à laquelle la technologie évolue signifie qu'il ne vaut pas la peine de s'enfermer dans un seul ensemble d'outils ou une seule façon de faire les choses,
Capacité à s’adapter à des conditions changeantes – les changements dans la composition de l’équipe, le passage au travail à distance ou même l’externalisation vers une autre entreprise ne devraient pas être un problème pour le membre « idéal » de l’équipe IA,
Ouverture à de nouveaux défis – la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans davantage de domaines de l’entreprise signifie que chaque membre de l’équipe IA devra acquérir de nouvelles compétences.

La capacité de coopérer et de communiquer, la volonté d’assumer la responsabilité des tâches assignées et la capacité à gérer le stress sont tout aussi importantes.

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

Structure de répartition du travail

Pour garantir un flux de travail efficace au sein de l'équipe IA, il vaut la peine d'utiliser la technique de la structure de répartition du travail. Cela implique de diviser le projet en tâches plus détaillées, qui sont ensuite attribuées à chaque membre de l'équipe en fonction de ses compétences.

Au plus haut niveau, il existe des objectifs commerciaux globaux, qui sont décomposés en initiatives de produits spécifiques. Celles-ci, à leur tour, sont réparties en tâches de recherche, de programmation, de tests, etc. Grâce à WBS, chacun sait exactement quoi faire pour contribuer à la réussite de l’ensemble.

Dans l'équipe IA, la structure de répartition du travail peut ressembler à ceci :

L'analyse des données. L’équipe d’IA commence souvent par analyser les données pour identifier des modèles et des relations pouvant être utilisés pour créer des modèles prédictifs.
Construire des modèles prédictifs. Sur la base des données collectées, l’équipe d’IA construit des modèles prédictifs pouvant être utilisés pour prévoir des événements futurs.
Tester et optimiser les modèles. Une fois les modèles construits, l’équipe d’IA les teste et les optimise pour s’assurer qu’ils fonctionnent correctement et produisent des résultats précis.
Mise en œuvre de modèles. Après les tests, les modèles sont implémentés, ce qui signifie qu’ils sont utilisés pour prédire des événements futurs sur la base de nouvelles données.
Suivi et maintenance des modèles. Une fois les modèles mis en œuvre, l’équipe surveille leurs performances et les maintient en bon état pour garantir des résultats précis tout au long de leur durée de vie.

Résumé

Le choix de l'équipe de projet peut déterminer le succès ou l'échec de l'ensemble du projet. C'est pourquoi il est si important que l'équipe IA soit composée de personnes possédant des compétences et des personnalités diverses, des expériences différentes et des styles de travail différents. Si le chef de projet ou le CAIO choisit les bonnes personnes, celles-ci assumeront naturellement les rôles informels les plus importants pour constituer une équipe soudée, augmentant ainsi les chances de succès et de collaboration fructueuse.

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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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