Les quatre meilleures pratiques pour intégrer l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique à vos activités

Par Ali Vazirizadeh | 11 juillet 2019

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique sont des mots à la mode en ce moment. Récemment, il semble que tout le monde parle des applications révolutionnaires de ces « nouvelles » technologies. Pourtant, si elles ne font que commencer à susciter un intérêt de la part de certaines industries, comme les mines et métaux, elles sont en réalité présentes depuis longtemps dans d’autres industries. Par exemple, le secteur financier utilise l’IA et l’apprentissage automatique depuis près de 30 ans pour optimiser et accroître ses activités commerciales.

Le défi pour les industries qui ne sont peut-être pas habituées à cette technologie est que la demande pour les applications d’IA et d’apprentissage automatique augmente si rapidement que les fournisseurs de technologies ont tendance à proposer des méthodologies et des outils génériques, et que cette approche peut se révéler incomplète pour que la solution globale soit pleinement efficace. L’avantage d’être un utilisateur tardif est de pouvoir apprendre les meilleures pratiques des autres secteurs d’activité. Cet article présente les meilleures pratiques aux entreprises qui souhaitent intégrer l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique à leurs processus.

Combler le fossé linguistique

Souvent, les fournisseurs d’IA et d’apprentissage automatique parlent un langage différent de celui des entreprises. Une bonne communication est essentielle dans l’adoption de nouvelles solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin de réduire au minimum les perturbations lors du procédé d’intégration, de gérer les attentes en matière de gains à court et à long terme et de prévoir le rendement global du capital investi. Voilà pourquoi il est important, dès le départ, de bien se comprendre et de traduire les exigences particulières d’un opérateur afin de bien saisir le type d’optimisation effectuée par le passé et le problème réel à résoudre. Toutes les approches d’optimisation ne sont pas équivalentes et il y a une séquence optimale à suivre : après tout, nous ne mangeons pas notre dessert avant le repas principal. Dans mon domaine, nous découvrons souvent que le problème ciblé doit être redéfini. Grâce à une bonne communication, les experts en science des données peuvent créer les solutions et les outils personnalisés appropriés qui résoudront les problèmes spécifiques des opérateurs dès la première utilisation.

Mesurer les données pertinentes

L’une des erreurs communes est de penser que plus vous avez de données, plus votre intelligence artificielle et votre apprentissage automatique seront puissants. En réalité, toutes les données produites par vos activités ne seront pas utiles pour une solution d’IA et d’apprentissage automatique, alors que celles dont vous avez besoin ne sont pas toutes recueillies! Les entreprises doivent s’assurer que les données pertinentes sont correctement mesurées et stockées de la bonne façon. Elles doivent savoir exactement comment et où les recueillir et comprendre de quelle façon elles seront utilisées. Encore une fois, la communication sera essentielle pour établir la bonne stratégie de données à l’appui du problème que vous avez défini. En partant du bon pied, vous réussirez à mettre en place, à organiser et à gérer une stratégie de données cohérente et prospère.

Mettre en place des mesures concrètes

Les données des systèmes sont parfois si embrouillées qu’elles deviennent impossibles à interpréter. Une fois que les experts en science des données sont en mesure de stabiliser les données, ils peuvent établir des liens appropriés entre celles-ci ou diagnostiquer les goulots d’étranglement. Toutefois, il peut être difficile de savoir par où commencer et comment résoudre les problèmes. Pour surmonter ces obstacles, les opérateurs doivent comprendre les capacités des solutions axées sur les données, et les experts en science des données doivent posséder une connaissance approfondie du secteur et de son fonctionnement. L’intégration d’experts en science des données au sein de l’équipe qui comprennent intimement votre secteur est votre arme secrète qui peut avoir un effet décisif sur la réussite d’un projet.

Relever les défis culturels et instaurer la confiance

Un des plus grands défis rencontrés dans l’adoption de l’IA et de l’apprentissage automatique est le fait de garder des attentes réalistes et de faire confiance aux capacités de la technologie et à la réputation des partenaires avec lesquels vous travaillez. Cela est particulièrement vrai dans les environnements à risque élevé où même de petits changements peuvent avoir d’importantes répercussions financières ou sécuritaires.

Essentiellement, vous avez besoin d’un plan bien conçu pour passer des processus existants aux solutions plus avancées. Ce plan peut guider les entreprises tout au long de leur cheminement unique vers l’adoption de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, l’élaboration d’une feuille de route ou la vérification préalable d’outils et de fournisseurs en particulier.

Il ne fait aucun doute que l’IA et l’apprentissage automatique sont susceptibles d’avoir une incidence positive considérable sur les activités. En fin de compte, une collaboration constructive entre les opérateurs et les experts en science des données pour bien connaître les secteurs est essentielle à l’intégration réussie des meilleures pratiques d’IA et d’apprentissage automatique dans votre entreprise.