Prévoyez-vous de déployer de l'intelligence artificielle (IA), comme 46 % des DSI/CIO selon Gartner ? Nous avons compilé une sélection de conseils cruciaux afin de vous éviter les pièges courants rencontrés sur le terrain et de vous permettre d’obtenir rapidement des résultats impressionnants et peu coûteux. Commençons par établir une vision claire l'IA pour comprendre comment elle peut vous aider.
1. Etablir une vision claire de l'IA
'IA est une branche de l'informatique qui permet à une machine de penser, d’apprendre et de s'adapter, comme si elle disposait d’un cerveau. Qu'est-ce que cela signifie exactement ? L'intelligence artificielle est en fait l'outil d'analyse de données le plus avancé de la science des données, un processus de R&D qui vous permet de résoudre des problématiques métier en utilisant la méthode scientifique pour prouver ou réfuter des hypothèses. Comment l'IA peut-elle aider ? Chez Wizata, nous considérons l'intelligence artificielle comme une technologie révolutionnaire pour les professionnels dans leur travail quotidien, puisqu’elle elle exploite les données d'une manière totalement originale afin de faire émerger de nouvelles opportunités. La technologie clé qui alimente nos intelligences artificielles avancées à destination du secteur manufacturier est l'apprentissage machine (ou ‘machine learning’), une technique qui construit une expertise en assimilant des données enregistrées.
2. Se concentrer sur des problématiques métier spécifiques
Essayer d'implanter de l'IA partout sans penser à ce que vous voulez réaliser a peu de chances de fonctionner, tout comme le fait d’exploiter de la science des données sans savoir quoi tester. Il est donc déterminant de se concentrer sur des problèmes concrets que vous cherchez à résoudre, afin d'affiner ce que vous testez : cherchez-vous à maximiser le rendement ? Souhaitez-vous détecter des problèmes de qualité avant qu'ils ne se produisent ? Avez-vous des difficultés à identifier la cause à l’origine de défauts ? Cherchez-vous à réduire vos coûts en réduisant les pertes ? La réduction de la consommation d'énergie est-elle une priorité ? Pensez-vous à la maintenance prédictive pour maximiser le temps de fonctionnement de vos machines ? Qu'est-ce qui vous fait perdre ou gagner le plus d'argent ? Qu'est-ce qui pourrait avoir le plus d'impact à l’avenir ?
Lors des premières étapes d'un projet, certains clients conçoivent une quantité énorme d'idées, tandis que d'autres ont des difficultés à imaginer comment l'intelligence artificielle et la science des données peuvent réellement créer de la valeur. Nos experts en données peuvent soit vous aider à définir la priorité de concepts émergents en fonction de la qualité et de la disponibilité des données, soit vous aider à produire des hypothèses testables et suggérer des recherches complémentaires.
3. Oser rêver en grand mais commencer petit
Pour établir la confiance dans l’optimisation de votre entreprise à l’aide d'intelligence artificielle et obtenir rapidement des résultats clairs, il est important de commencer par de projets limités. Il est très utile d’encourager la libre circulation des idées et d'examiner de nombreux cas d'utilisation pour ensuite définir la priorité des concepts envisagés, avec l'aide d'un partenaire si nécessaire. Pour déterminer sur quoi vous concentrer, vous pouvez évaluer la praticabilité de vos idées avant d'aller de l'avant (chez Wizata, il s’agit de la phase exploratoire). Il est également plus rapide de démarrer par des problèmes spécifiques avant de vous atteler à des sujets d’ordre général et à votre vision à long terme, plutôt que partir du général pour vous attaquer ensuite à des problèmes circonscrits. Plus vous êtes spécifiques, plus les data scientists peuvent déterminer le bon algorithme et les données nécessaires, et plus vos employés peuvent aider à rattacher la problématique à des données précises et formuler des hypothèses concrètes à tester.
4. Impliquer les bonnes personnes
Les entreprises travaillent souvent en silos, en particulier pour les connaissances, ce qui inhibe l'émergence d'idées nouvelles. Si possible, mettez sur pied une équipe d'innovation pour diriger les projets de façon indépendante et organiser des brainstormings avec les principaux intervenants. En lieu et place d’une perspective limitée à l’IT ou au business, une réflexion horizontale et une interaction avec l’ensemble des départements permet à cette équipe de recueillir les besoins de chaque partie et de développer un projet stratégique global. En aval, cette équipe peut aussi agir en tant qu'ambassadeur pour partager la vision future de votre entreprise, montrer les résultats de cette collaboration et penser le déploiement en aval des solutions utiles à toute l’entreprise.
5. Expérimenter dès le début
Une erreur courante consiste à penser qu'il est nécessaire d’accumuler une grande quantité de données propres dans un système centralisé pour commencer à exploiter la science des données et l’IA. Un budget important ou une quantité de données ne sont pas non plus requis : vous pouvez investir peu à peu en fonction des résultats, alors n'hésitez pas à évaluer vos idées dès le début. À ce stade précoce, il s’agit de déterminer ce que voulez et de trouver un expert hors pair en science des données et en intelligence artificielle. Ce dont vous avez besoin pour commencer, ce sont les bonnes personnes autour d'une table pour définir la priorité des cas d'utilisation possibles et évaluer leur retour sur investissement, afin de déterminer votre objectif et les étapes à réaliser.
6. Soupeser l'importance de la précision et du timing
Si vous générez 70% des prévisions exactes par l'IA en trois mois d'expérimentations et que vous pourriez amener ce chiffre à 80% au prix de deux années de recherche, serait-il intéressant de le faire pour votre entreprise ? N'hésitez donc pas à calibrer les résultats que vous visez avec votre équipe d'innovation et votre partenaire en AI. Chez Wizata, vous ne payez que si les objectifs ont été atteints.
Contactez nos experts
Vous voulez démarrer votre propre projet d'intelligence artificielle et utiliser l'analyse prédictive pour transformer vos données en prédictions ? Découvrez ce que l'intelligence artificielle de pointe peut réaliser à l'aide de l'analyse prescriptive et n'hésitez pas à nous contacter via info@wizata.com pour commencer l'évaluation de votre vision ou pour vérifier la viabilité de ses sous-composantes lors d'une phase exploratoire. Si vous avez des questions sur les données dont vous auriez besoin pour développer votre projet d'IA, consultez notre entretien avec Ziad Benslimane, Lead Data Engineer chez Wizata.