Dans notre dernier blog, nous avons examiné l'importance de l'intelligence artificielle (IA) et certaines des raisons pour lesquelles les projets d'IA échouent malgré les meilleures intentions d'une entreprise. Nous allons voir ici comment ces échecs peuvent être transformés en succès en respectant 5 principes clés.
Communiquer efficacement
Les chefs d'entreprise et les ingénieurs ont tous un rôle à jouer pour éviter les malentendus qui conduisent à l'échec des projets d'IA. Les chefs d'entreprise doivent aider leur personnel technique à comprendre les objectifs du projet d'IA et les ingénieurs doivent gagner la confiance des chefs d'entreprise en les tenant au courant de l'avancement du projet. Une communication efficace peut faire la différence entre le succès et l'échec.
Choisir des problèmes à long terme
Il faut du temps et de la patience pour mener à bien des projets d'IA. Les data scientists et les ingénieurs ont besoin d'espace pour comprendre et conserver les données avant d'essayer d'entraîner un modèle d'IA qui apprendra comment se comporter à partir de ces données. Avant de se lancer dans un projet d'IA, les chefs d'entreprise doivent être prêts à s'engager au moins un an avec des ingénieurs capables de résoudre un problème précis. Si un projet d'IA ne vaut pas un tel engagement à long terme, il est fort probable qu'il ne vaille pas la peine d'être entrepris.
Se concentrer sur le problème, pas sur la technologie
Les entreprises qui recherchent les dernières avancées en matière d'IA simplement pour pouvoir utiliser la technologie sont plus susceptibles d'échouer. Les projets réussis se concentrent sur le problème à résoudre. Pour ce faire, les chefs d'entreprise doivent collaborer avec des experts en technologie afin de s'assurer qu'ils sélectionnent des projets d'IA qui conviennent à leur entreprise et qui résolvent un problème réel pour les utilisateurs visés.
Investir dans les infrastructures
Investir dans une infrastructure permettant de nettoyer, d'ingérer et de contrôler les flux de données de manière fiable garantira la réussite d'un plus grand nombre de projets d'IA au sein d'une entreprise. Une infrastructure qui déploie automatiquement des modèles d'IA permet aux entreprises de les mettre en production plus rapidement et de manière plus fiable, où ils peuvent apporter des avantages réels à des utilisateurs réels.
Comprendre les limites de l'IA
Malgré le battage médiatique autour de l'intelligence artificielle en tant que technologie, l'IA a toujours ses limites. Lorsqu'ils pensent à un projet d'IA, les dirigeants doivent consulter des experts techniques pour en évaluer la faisabilité. Le projet doit être en adéquation avec les capacités de l'IA et apporter une valeur significative à l'entreprise.
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