Quatre obstacles courants dans les projets IA/ML

​Mais la malheureuse réalité est que 85 % des projets d'IA et de ML ne peuvent pas être entièrement livrés, et seulement 53 % des projets peuvent passer du prototype à la production. Pourtant, les dépenses américaines en matière d’intelligence artificielle atteindront 120 milliards de dollars d’ici 2025, soit une augmentation de 20 % ou plus, selon les récentes prévisions de dépenses d’IDC.

Il est donc important d'éviter cinq erreurs courantes qui font souvent échouer les projets d'IA et de ML.

1. Comprendre les ressources nécessaires pour entraîner les algorithmes de ML, en particulier les ressources de données

Bien que cela semble formidable de dire que l'IA et le ML sont utilisés pour révolutionner les processus de l'entreprise, la réalité est que 80 % des entreprises trouvent ces projets plus difficiles que attendu .

Pour que ces projets réussissent, il faut une compréhension claire de ce qui est nécessaire en termes de ressources et de personnes. L'une des erreurs les plus courantes est de ne pas comprendre comment obtenir les données de formation correctes. Non seulement cela est essentiel au succès d'un tel programme, mais cela nécessite également beaucoup d'efforts et d'expertise pour le mener à bien. La plupart des entreprises qui cherchent à adopter des projets d’IA/ML n’ont pas accès à la quantité ou à la diversité des données nécessaires pour garantir des résultats impartiaux et de haute qualité.

Cependant, ne pas y parvenir crée souvent d'énormes obstacles au succès, entraînant une montée en flèche des coûts du projet et une chute de la confiance dans le projet.

Les données de formation disponibles pour les entreprises ne manquent pas, et de nombreuses sociétés de données tierces sont en mesure de fournir des services. Le problème est que ce n’est pas parce qu’une entreprise peut facilement acheter de grandes quantités de données à moindre coût qu’il s’agit de données de formation de haute qualité, ce qui est nécessaire pour réussir des projets d’IA et de ML. Plutôt que de simplement acheter des données universelles, les entreprises ont besoin de données spécifiques à un projet.

Donc, pour réduire les biais, il est important de s’assurer que les données sont représentatives d’un public large et diversifié. Les données doivent également être annotées avec précision pour votre algorithme, et leur conformité aux normes de données, aux lois sur la confidentialité des données et aux mesures de sécurité doit toujours être vérifiée.

2. Ne vous attendez pas à ce que le développement de l’intelligence artificielle se fasse sans heurts

La formation des algorithmes ML n’est pas un processus étrange. Une fois la formation commencée et le modèle de données mieux compris, des modifications doivent continuer à être apportées aux données collectées. Il n'est pas facile de savoir de quelles données vous avez réellement besoin avant de commencer le processus de formation de l'algorithme. Par exemple, vous réaliserez peut-être qu'il y a un problème avec l'ensemble de formation ou la manière dont les données ont été collectées.

Comme le développement logiciel traditionnel, l'intelligence artificielle est essentiellement composée de logiciels et nécessite un investissement continu et stable pour générer progressivement des bénéfices. Et dans ce processus, ne le prenez jamais à la légère.

3. Intégrez toujours les tests d'assurance qualité (AQ)

Souvent, les tests d'assurance qualité sont considérés comme un module complémentaire ou une modalité permettant de garantir le bon fonctionnement du produit, plutôt que d'être considérés comme un outil essentiel pour optimiser le produit dans toutes les itérations. En fait, les tests d’assurance qualité constituent un élément important du développement réussi de l’IA. La validation des résultats doit être intégrée à chaque étape du processus de développement de l'IA pour réduire les coûts, accélérer les délais de développement et garantir une allocation efficace des ressources.

4. Planifiez des retours fréquents sur les applications

Bien que cela puisse paraître intimidant à imaginer, la réalité est que les projets d'IA ne sont jamais vraiment terminés. Même si un projet dépasse les attentes en matière de précision et de performances, vous avez encore place à l’amélioration et à l’amélioration. De plus, les algorithmes prennent des décisions basées sur des éléments en constante évolution (opinions, conversations, images, etc.). Pour qu’une expérience d’IA réussisse aujourd’hui et à l’avenir, elle doit être recyclée en continu pour s’adapter aux nouvelles circonstances sociales, aux développements technologiques et à d’autres changements ayant un impact sur les données.

En fait, les entreprises qui constatent les impacts les plus positifs de l’adoption de l’IA suivent les meilleures pratiques de base et en IA et investissent dans l’IA plus efficacement que leurs pairs. Cela inclut le test des performances des modèles d'IA avant le déploiement, le suivi des performances pour voir si les résultats s'améliorent au fil du temps et le développement de bons protocoles pour garantir la qualité des données.

En développant une approche robuste pour développer des programmes d'IA, les entreprises peuvent éviter ces erreurs courantes et assurer le succès à long terme de leurs initiatives d'IA et de ML.

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