De récentes nouveautés en IA pourraient permettre à votre entreprise de faire d’importantes économies

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Temps de lecture: 7 min.

Jusqu’à tout récemment, la mise en œuvre de solutions d’IA constituait un important investissement en matière de ressources pour les entreprises. Toutefois, cette situation a changé avec l’apparition des plateformes d’IA libre-service. Reconnues pour leur facilité d’utilisation, ces plateformes permettent à n’importe quel type d’utilisateur de mettre en œuvre un projet d’IA de A à Z, et ont même réussi à renverser les modèles traditionnels de mise en œuvre et d’engagement. Le présent article explique comment ce type de plateforme peut faire gagner du temps aux utilisateurs et aux organisations en réduisant les obstacles liés au démarrage des projets d’IA traditionnels, en leur offrant une méthode pour facilement déployer l’IA dans l’ensemble de leur organisation, et en démocratisant l’accès aux avantages que l’IA peut offrir à tous les utilisateurs professionnels.

Pourquoi la mise en œuvre traditionnelle de l’IA est si dispendieuse

Peut-être avez-vous déjà pris part à la planification d’un projet et à l’élaboration de sa vision à long terme. Si tel est le cas, vous avez probablement fait l’expérience du long processus coûteux relatif à la mise en œuvre de l’IA dite « traditionnelle ».  

Il s’agit d’un processus long et répétitif, qui est généralement supervisé par des experts en science des données. Qu’il s’agisse de cerner vos problèmes opérationnels, d’évaluer la viabilité de vos données, d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique, de documenter et d’expliquer la solution, d’effectuer des mises à l’essai, de concevoir des fonctionnalités et de générer des pipelines, votre équipe technique est essentielle, et son expertise est cruciale à chaque étape du parcours. Mise à l’essai. Programmation. Mise à l’essai supplémentaire…

C’est seulement lorsque votre solution entre finalement en production que vous réalisez qu’elle a été conçue par et pour des experts en science des données. Les coûts pour votre organisation incluent à la fois les coûts réels en matière de matériel et de main d’œuvre hautement qualifiée, et les coûts de renonciation qui s’y ajoutent, puisque le produit fini, donc la solution d’IA, ne peut être utilisé que par quelques personnes seulement. 

Gagner du temps et générer de la valeur avec une plateforme d’IA libre-service pour entreprises

Le processus que nous venons de mentionner vous semble ardu? Sachez que vous n’êtes pas seul! Jusqu’à tout récemment, il s’agissait de la seule façon de démarrer son parcours en IA. Cela dit, les choses ont changé depuis et il existe maintenant d’autres façons d’entamer son parcours plus facilement, notamment grâce à l’apparition des plateformes d’IA de type logiciel-service pour entreprises. Ces plateformes sont conçues en tant que solutions autonomes pour la mise en œuvre de solutions d’IA, et ne nécessitent aucune expérience préalable en programmation. 

Voici les différentes étapes à suivre dans le cadre de l’exécution d’un projet avec une plateforme d’IA libre-service :

Commencez par cerner les défis auxquels votre entreprise fait face afin de déterminer le ou les cas d’utilisation. Jusqu’ici, rien n’est différent de l’approche traditionnelle. Par contre, il est crucial d’identifier les problèmes que vous souhaitez résoudre, puisqu’il n’est pas très utile de mettre au point une solution sans avoir établi d’objectif.

Après avoir cerné les problèmes à résoudre, le fait d’opter pour une plateforme d’IA qui ne nécessite aucune programmation de votre part vous permettra généralement de vous concentrer sur les prochaines étapes rapidement, peu importe votre savoir-faire technique. Les types de calculs nécessaires peuvent varier selon le type de défi à relever. En optant pour une plateforme libre-service qui automatise les processus d’apprentissage automatique, il vous suffit simplement de choisir le type de calcul à effectuer, sans qu’aucune programmation ne soit nécessaire de votre part.

Vous êtes maintenant prêt à saisir vos données. Le processus peut paraître rapide, mais il est important de souligner que la plupart des méthodes traditionnelles nécessitent de faire appel à un spécialiste pour effectuer la programmation et les mises à l’essai à chaque étape du parcours. Cette mesure ne s’applique tout simplement pas dans le cas qui nous occupe. 

À cette étape, c’est à vous de décider du niveau d’entraînement de votre modèle d’apprentissage automatique. Une fois cela terminé, vous êtes maintenant rendu à l’étape de l’explicabilité et de l’interopérabilité.

Le processus simplifié vous permet de mettre davantage l’accent sur les problèmes à résoudre, et les résultats parlent d’eux-mêmes! La plateforme met en œuvre une version de ce qui est connu sous le nom d’apprentissage automatique automatisé, ou AutoML. Cette méthode, qui consiste à sélectionner les types de processus de calcul que vous souhaitez mettre en œuvre, sans qu’aucune programmation ne soit nécessaire de votre part, est au cœur même de cette nouvelle tendance en matière de plateforme d’IA.

Une fois le modèle en production, il est temps de penser à la façon d’introduire les données futures. Est-il préférable de les télécharger manuellement en groupe? Ou bien de se connecter à une API et d’obtenir des données en temps réel? Cela dépend entièrement de vos objectifs, des différents types de mise en œuvre, et des personnes qui dirigeront ces initiatives.

Un accès démocratisé aux décisions propulsées par l’IA aux retombées multiples

Les experts en science des données sont essentiels puisqu’ils supervisent en quelque sorte les projets d’IA. Le problème, c’est qu’il y aura toujours une limite quant au nombre de projets d’IA qu’ils peuvent diriger en même temps, et qu’il existe une panoplie de fonctions clés pour lesquelles la charge de travail a considérablement augmenté en raison de l’accélération des changements dans bon nombre de secteurs. Cette problématique peut mener à une pénurie des talents disponibles ou à des compromis délicats à une époque où la prise de décision s’avère cruciale pour votre entreprise. C’est là qu’entre en jeu l’accès démocratisé à l’IA pour tous les types d’utilisateurs, peu importe leur bagage technique. 

L’automatisation des processus opérationnels ainsi que la prise de décision sont importantes afin de suivre le nouveau rythme des opérations. L’idée d’accroître l’exactitude des décisions prises par les humains est de plus en plus populaire grâce à une nouvelle vision de l’IA plus centrée sur l’humain. 

En intégrant ces puissantes fonctionnalités dans l’ensemble de votre entreprise d’un seul coup, vous réduisez la charge de travail du personnel technique et lui permettez de se pencher sur des projets plus urgents, pendant que les utilisateurs professionnels utilisent l’IA dans le cadre de leurs opérations au quotidien. Il n’y a que très peu de nouvelles pratiques à mettre en place et il vous suffit simplement de connaître vos données et d’avoir une idée claire de ce que vous voulez en faire. 

Une plateforme d’IA de type logiciel-service qui élimine les obstacles liés à la prise de décisions pour toutes les organisations

Les avantages que l’IA et l’apprentissage automatique peuvent offrir à une organisation sont sans équivoque. Pourtant, bon nombre d’entreprises estiment que ce type de technologie est hors de leur portée. Bien que cela puisse être le cas pour les organisations qui voient encore la mise en œuvre de l’IA comme un processus long et coûteux, l’arrivée d’une plateforme d’IA de type logiciel-service pour entreprises comme Kepler a permis de rendre l’IA accessible à un niveau qui n’était même pas imaginable jusqu’à tout récemment. Il est certain que la démocratisation de l’accès à l’IA ne manquera pas de contribuer à l’amélioration du rendement des entreprises dans le monde entier. Pour en savoir plus sur la façon dont notre plateforme d’IA pour entreprises, Kepler, peut permettre à n’importe quel type d’utilisateur de prendre des décisions éclairées propulsées par l’IA dans l’ensemble de votre organisation, contactez-nous.

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