Quatre liens clés pour réussir la personnalisation d'un modèle d'IA

À mesure que ChatGPT et l'IA générative continuent de se développer, ce que l'IA peut réaliser devient de plus en plus clair. C’est une période passionnante pour l’industrie avec l’accélération des nouveaux cas d’utilisation et de l’innovation. Il faudra cependant du temps pour que ces technologies pénètrent le marché grand public et atteignent un niveau de facilité d’utilisation qui apporte une réelle valeur à l’ensemble de l’entreprise.

Heureusement, pour les organisations désireuses de se lancer dans leur propre voyage vers l'IA mais qui ne savent peut-être pas par où commencer, les modèles d'IA existent depuis un certain temps et sont désormais relativement plus faciles à utiliser. Par exemple, de grandes entreprises technologiques comme Google, IBM, Microsoft et d'autres grandes entreprises technologiques ont créé et développé des modèles d'intelligence artificielle, et les entreprises peuvent appliquer ces modèles à leurs propres flux de travail en fonction de leurs propres intérêts commerciaux, rendant ainsi la barrière à l'entrée vers l'intelligence artificielle plus élevée. que par le passé.

L'inconvénient est que ces modèles doivent être personnalisés en fonction des besoins spécifiques de l'organisation. Si le processus de personnalisation n’est pas effectué correctement, il peut consommer des ressources et un budget précieux et, en fin de compte, affecter le succès de l’entreprise. Pour éviter cela, les organisations doivent examiner attentivement les points suivants avant d'appliquer des modèles d'IA à leurs flux de travail :

Tenir compte de l'infrastructure

La mise en œuvre de l'IA est plus difficile que l'installation d'un programme informatique. Faire cela correctement prend du temps et des ressources. Des erreurs dans ce processus peuvent entraîner des coûts inutiles. Par exemple, il est important d'évaluer où vos données sont stockées pour éviter de rester coincé dans un modèle cloud coûteux.

Mais avant que les organisations puissent évaluer comment appliquer les modèles d'IA, elles doivent d'abord déterminer si elles disposent de la bonne infrastructure en place pour activer et piloter ces modèles. Les organisations manquent souvent de l’infrastructure nécessaire pour former et exploiter des modèles d’IA. Pour les organisations confrontées à cette situation, il est essentiel qu’elles envisagent de tirer parti d’une infrastructure moderne pour traiter, faire évoluer et stocker les grandes quantités de données nécessaires aux modèles d’IA. Dans le même temps, le traitement des données doit être effectué rapidement pour être utile dans le monde numérique d'aujourd'hui. Il est donc tout aussi important de tirer parti de solutions offrant des performances rapides et puissantes. Par exemple, investir dans un stockage hautes performances capable de répondre à plusieurs étapes du pipeline de données d’IA peut jouer un rôle clé en minimisant les ralentissements, en accélérant le développement et en permettant aux projets d’IA d’évoluer.

Valider les cas d'utilisation

Une fois les bases d'une infrastructure moderne posées, la prochaine étape du processus de personnalisation consiste à identifier les cas d'utilisation du modèle d'IA. Ce cas d'utilisation doit être concret, avec des résultats tangibles que le modèle peut facilement mettre en œuvre. Si l’identification d’un cas d’utilisation constitue un défi, commencez petit et efforcez-vous d’atteindre un objectif spécifique pour votre modèle d’IA. Lors de l'identification de ces cas d'utilisation, il est également important de prendre en compte votre résultat idéal, car il peut servir de base pour mesurer si le modèle fonctionne réellement correctement. Une fois que le modèle commence à atteindre ces objectifs et devient plus efficace et efficient dans son approche, l'organisation peut commencer à développer davantage son modèle et à résoudre des problèmes plus complexes.

Préparation des données

Les données sont au cœur du fonctionnement des modèles d'intelligence artificielle, mais pour réussir, les données doivent d'abord être préparées pour garantir des résultats précis. La préparation des données peut être difficile à gérer et leur exactitude difficile à garantir. Mais sans une préparation appropriée, les modèles peuvent être alimentés par des « données sales » ou remplis d’erreurs et d’incohérences, ce qui peut conduire à des résultats biaisés et finalement avoir un impact sur les performances des modèles d’IA (comme une efficacité réduite et une perte de revenus).

Pour éviter les données sales, les organisations doivent prendre des mesures pour garantir que les données sont correctement examinées et préparées. Par exemple, la mise en œuvre d’une stratégie de gouvernance des données peut s’avérer très bénéfique : en développant des processus pour vérifier régulièrement les données, en créant et en appliquant des normes de données, et bien plus encore, les organisations peuvent éviter des pannes coûteuses dans leurs modèles d’IA.

Data Training

Le déploiement et le maintien de la boucle de rétroaction continue requise pour former les modèles d'IA sont essentiels au succès des déploiements d'IA. Les équipes qui réussissent appliquent souvent des tactiques de type DevOps pour déployer dynamiquement des modèles et maintenir la boucle de rétroaction continue nécessaire à la formation et au recyclage des modèles d'IA. Cependant, il est difficile de parvenir à une boucle de rétroaction continue. Par exemple, une infrastructure de stockage ou de réseau inflexible peut ne pas être en mesure de suivre l'évolution des demandes de performances provoquées par les modifications du pipeline. Les performances du modèle sont également difficiles à mesurer à mesure que les données circulant dans le modèle changent.

Il est essentiel d'investir dans une infrastructure flexible et performante capable de générer des changements rapides dans les pipelines pour éviter ces obstacles. Il est également crucial que les équipes d’IA mettent en place des contrôles ponctuels ou des contrôles de performances automatisés pour éviter une dérive de modèle coûteuse et ennuyeuse.

L'intelligence artificielle est l'une des nombreuses destinations des données. Même si l’IA est importante, ce que nous pouvons en faire est ce qui compte vraiment. Aujourd’hui plus que jamais, nous avons davantage d’opportunités de créer et d’extraire de la valeur à partir de nos données grâce à l’intelligence artificielle, qui génère finalement une valeur réelle grâce à une plus grande efficacité et de nouvelles innovations.

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