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L’intelligence artificielle (IA) nécessite une infrastructure distincte de l’informatique traditionnelle pour la mise en réseau, le calcul et le stockage.
Bien que 92 % des décideurs informatiques rapportent que leur entreprise utilise ou teste l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), seulement 23 % l’ont optimisée ou automatisée en employant des pratiques exemplaires.
Accélérez le temps de valorisation avec des stratégies d’experts pour développer une infrastructure d’IA, que vous commenciez à partir de zéro ou avec une infrastructure existante.
Quelle est la meilleure porte d’entrée?
Services d’IA intégrés
Les services d’IA intégrés qui font partie de la plateforme en tant que service (PaaS) ou du logiciel en tant que service (SaaS) que vous possédez déjà, permettent d’ajouter plus facilement des modules complémentaires. En effet, l’infrastructure est préalablement fournie et prise en charge par le fournisseur de services. L’extension des capacités fournies par ces services, ou la création de nouvelles fonctionnalités s’y intégrant, représente une approche efficace pour exploiter les capacités de l’IA sans un investissement significatif en ressources commerciales.
Éducation et compréhension
Les attentes non satisfaites sont l’une des principales raisons de l’échec de l’implémentation de l’IA. Il est donc essentiel de développer une compréhension claire et basée sur les données de ce que l’IA et l’apprentissage automatique peuvent accomplir pour répondre aux besoins de votre organisation, et comment. Cette compréhension permet de tirer parti de la nature transformationnelle des solutions d’IA afin de créer une culture organisationnelle qui adopte des technologies novatrices et pertinentes.
Le saviez-vous? 40 % des décideurs informatiques estiment que le désalignement culturel entre les opérations informatiques et les équipes de développement représente le principal obstacle à l’innovation au sein de leur organisation.
Techniques d’AutoML
Il n’est pas toujours nécessaire d’engager une équipe de scientifiques des données pour construire l’infrastructure d’IA. Si les données et l’approche de votre organisation sont bien définies, les techniques d’apprentissage automatique automatisé (AutoML) peuvent automatiser les tâches pour appliquer l’AutoML aux problèmes de l’entreprise.
Que doivent garder à l’esprit les équipes?
- Ne perdez pas de vue l’objectif commercial : celui-ci doit orienter le processus et guider les décisions provisoires.
- Prenez note des leçons tirées au fur et à mesure du processus et adaptez-vous en conséquence.
- Préparez-vous à être agile en intégrant des éléments tels que la conception axée sur le domaine, les modèles en tant que service et les architectures découplées.
- N’oubliez pas : La construction d’une infrastructure d’IA est un voyage, pas une course.
- Prendre des raccourcis ne fera qu’accroître la dette technique, tandis qu’une approche fondée sur des principes avec des versions itératives permettra de progresser et d’insuffler un nouvel élan à votre organisation.
Comment développer avec l’infrastructure existante.
Quelle est la meilleure porte d’entrée?
Évaluer vos actifs en fonction de vos objectifs commerciaux
Commencez par définir précisément vos objectifs commerciaux et déterminer comment l’IA peut contribuer à les atteindre. Ensuite, dressez un inventaire de vos actifs de données et de votre infrastructure de données actuels. À partir de là, vous pourrez déterminer les écarts entre ce que vous avez et ce dont vous avez besoin, hiérarchiser les écarts et appliquer les 7 R à votre inventaire en prêtant attention à vos objectifs commerciaux.
Quels sont les 7 R?
- Réaccueillir
- Refactoriser
- Reconstruire
- Remplacer
- Retirer
- Réarchitecturer
- Restaurer
Que doivent garder à l’esprit les équipes?
- Il faut du temps pour évaluer la valeur actuelle de votre patrimoine de données et de votre infrastructure.
- Suivez des principes clairs dans votre approche, éliminez vos propres biais de l’équation, et évaluez vos actifs selon vos objectifs commerciaux.
- Appliquez les mêmes principes de conception que si vous partiez de zéro.
- Il est acceptable de supprimer, remplacer ou refactoriser des éléments de votre environnement s’ils n’apportent pas de valeur ajoutée ou si la dette technique dépasse la valeur ou le désir de faire des investissements supplémentaires.
Obstacles courants au développement d’une infrastructure d’IA
Bien que l’infrastructure d’IA puisse être incroyablement bénéfique, divers obstacles peuvent rendre le processus de construction difficile et même décourager les organisations de terminer leur parcours. Chez Insight, nos experts en formation collaborent avec les clients pour résoudre ces défis et plus encore :
- Déterminer les objectifs commerciaux, la valeur des données et l’infrastructure
- Appliquer les meilleures pratiques et optimiser l’efficacité dans l’environnement cible
- Soutenir efficacement
- Identifier et localiser les actifs de données
- Assurer sécurité, conformité et gouvernance
- Éviter de créer une nouvelle dette technique
Choisissez un partenaire stratégique qui comprend l’infrastructure de l’IA.
Notre expérience couvre l’ensemble des défis technologiques de l’industrie, vous permettant de construire votre infrastructure d’IA plus rapidement, avec moins de risques et un soutien complet.
Sources :
Marketpulse Research by Foundry Research Services. (Juin 2024). The Path to Digital Transformation: Where IT Leaders Stand in 2024. Diapo 6. Commandée par Insight.
Marketpulse Research by Foundry Research Services. (Juin 2024). The Path to Digital Transformation: Where IT Leaders Stand in 2024. Diapo 13. Commandée par Insight.
