À mesure que l'intelligence artificielle (IA) devient plus sophistiquée, de nombreuses entreprises reconnaissent son pouvoir et la mettent en œuvre dans leur entreprise. Selon une enquête, 84 % des chefs d'entreprise pensent que l'IA aura un impact significatif sur leur entreprise, et 97 % d'entre eux déclarent qu'il est de plus en plus urgent de déployer des technologies basées sur l'IA. Toutefois, la mise en œuvre réussie des projets d'IA peut constituer un défi de taille. Examinons les raisons pour lesquelles de nombreux projets d'IA échouent - et comment éviter que cela ne vous arrive.
Optimiser pour le mauvais problème de l'entreprise
Certains problèmes commerciaux peuvent être résolus par l'IA, d'autres non. Souvent, les décideurs des entreprises demandent des modèles d'IA formés qui ont été optimisés pour les mauvaises métriques ou qui ne s'intègrent pas dans le flux de travail et le contexte global de l'entreprise. En conséquence, l'équipe de data science travaille dur pendant des mois pour fournir un modèle d'IA entraîné qui n'a que peu d'impact sur l'entreprise.
Manque de données appropriées
De nombreux projets d'IA échouent parce que l'entreprise ne dispose pas des données nécessaires pour entraîner de manière adéquate un modèle d'IA efficace. Cette situation est plus fréquente lorsque l'entreprise utilise l'IA pour la première fois ou pour une raison inédite. Alors que de nombreuses entreprises pensent que les données existantes sont suffisantes pour entraîner les algorithmes d'IA, la structuration des données pour l'analyse nécessite un contexte prenant en compte le pourquoi des choses plutôt que simplement ce qui s'est passé.
Excès de confiance dans l'IA
Les data scientists aiment souvent repousser les limites de ce qui est possible avec l'IA. Dans certains cas, ils sont impatients d'essayer des modèles et des cadres récemment développés, alors que des outils plus anciens et mieux établis conviendraient mieux au problème à résoudre. S'il est important pour une entreprise d'expérimenter de nouvelles technologies, la priorité doit être donnée à la résolution de problèmes réels pour les utilisateurs visés.
Sous-investissement dans l'infrastructure
Sans investissement dans l'infrastructure, les data engineers ne peuvent pas construire de pipelines pour nettoyer les données et les fournir aux modèles d'IA déployés, ce qui conduit à l'échec des projets. Une infrastructure robuste garantit que les pipelines sont contrôlés efficacement, que les données mises à jour sont fournies de manière cohérente et que les nouveaux modèles d'IA sont déployés rapidement et facilement.
Technologie immature
Enfin, dans certains cas, les projets d'IA échouent parce que la technologie est appliquée à des problèmes trop difficiles à résoudre pour l'IA. Même les modèles d'IA les plus avancés ne peuvent pas automatiser une tâche difficile. Les entreprises doivent reconnaître les problèmes qui se prêtent bien à l'IA et ceux qui ne s'y prêtent pas, ce qui leur permettra d'éviter des échecs coûteux et humiliants.
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