Avant de définir quel LLM (Large Langage Model) est le plus pertinent entre Claude, ChatGPT, Gemini, CoPilot, etc, il convient de réfléchir à une stratégie d’organisation.
Pour passer de l’idée à la réalisation d’un projet IA, voici une proposition sous forme de 2 piliers fondamentaux garantissant le succès : la constitution de l’équipe et le cycle de vie du produit.
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Construire une équipe d'IA
La construction d’une équipe d’IA est une étape cruciale pour exploiter la puissance de l’intelligence artificielle dans toute entreprise. Cette équipe sera le moteur du développement et de la mise en œuvre de solutions d’IA capables de permettre à l’entreprise d’améliorer son offre de services ou de produits.
Les rôles clés dans une équipe d'IA
La première étape de la construction d’une équipe d’IA consiste à comprendre les rôles clés qui doivent être pourvus. Chaque rôle joue un rôle critique dans le développement et le déploiement de solutions d’IA.
Ainsi le Responsable Produit IA sera chargé de superviser l’ensemble du produit, de la phase de planification à la mise en œuvre. Il va s’assurer que l’équipe travaille de manière cohérente et que le projet est sur la bonne voie pour atteindre ses objectifs.
Le scientifique des données (Data Scientist) est le poste central dans l’équipe IA. Il analyse et interprètent les données disponibles dans l’entreprise ; A partir de ces informations (structurées ou non) il va créer des algorithmes qui alimentent les solutions IA.
L’Ingénieur en Machine Learning va construire la solution. Il reprend les algorithmes développés par le scientifique Data, et intègre les éléments dans une base vectorielle permettant l’incorporation dans la solution IA exploitable.
Le Responsable éthique (AI Ethics Officer) est en charge des implications éthiques de l’IA. Il va veiller à ce que les solutions d’IA soient développées et utilisées de manière responsable.
Recrutement et formation des talents en IA
Une fois identifiés les rôles, l’étape qui suit consiste à trouver et à attirer les collaborateurs de talents. C’est un défi aujourd’hui, compte tenu de la forte demande pour les compétences en IA. Les services des Ressources Humaines devront peut-être regarder au-delà des méthodes de recrutement traditionnelles et envisager des options telles que les bootcamps d’IA, les cours en ligne, et même des hackathons pour trouver les talents nécessaires. La compétition entre entreprise a plus que jamais lieu sur le plan de l’attractivité.
La formation est également un composant important de la construction d’une équipe d’IA. Même les personnes les plus qualifiées devront être formées aux besoins spécifiques de l’entreprise et aux outils spécifiques d’IA à utiliser. La mise en œuvre d’un programme de formation complet, couvrant les compétences techniques et les compétences transversales (soft skills) sera vraisemblablement nécessaire pour permettre un bon travail d’équipe.
Gérer une équipe IA
Gérer une équipe IA n’est pas différent de la gestion de n’importe quelle autre équipe. Une communication claire des enjeux et des attentes ; Des retours d’expérience (feedback). Cependant, il y a des considérations à prendre en compte.
Premièrement, il est important de favoriser une culture d’apprentissage continu. L’IA est un domaine en évolution rapide. La formation continue est un pré-requis, et l’entreprise doit favoriser la mise à disposition de ressources pour l’auto-apprentissage.
Deuxièmement, l’échec doit être accepté dans l’organisation. Les projets d’IA impliquent souvent beaucoup d’essais et d’erreurs. La culture interne doit permettre de faire des échecs, des opportunités d’apprentissage, et des revers entrainant la fin de la démarche.
Enfin, l’équipe d’IA ne doit pas travailler en vase clos. Elle doit collaborer avec d’autres équipes et parties prenantes de l’organisation.
Développer un produit ou un service IA
Le développement d’un produit ou service d’IA n’est pas un processus complexe ; il nécessite une compréhension approfondie de la technologie, une vision claire de l’objectif du produit et une approche systématique de sa création. Il correspond à un processus itératif, à de l’idéation et à de l’étude de marché. Ceci tout au long du cycle de vie de développement du produit ou service IA, en passant par la validation et le test.
Idéation et étude de marché
L’idéation est le processus de génération, de développement et de communication de nouvelles idées. Dans le contexte IA, cela implique d’identifier les domaines potentiels où l’IA peut apporter de la valeur à l’entreprise ou résoudre un problème pour ses clients. Cela peut aller de l’automatisation des tâches routinières à la fourniture de recommandations personnalisées ou d’analyses prédictives.
L’étude de marché est cruciale pour s’assurer que la solution IA va répondre à un besoin réel du marché. Cela implique de comprendre la cible client, ses besoins et ses points de friction. Ceci de manière à y répondre. Sont également compris l’analyse des concurrents et du marché. L’objectif étant d’identifier les opportunités et les lacunes du marché en termes de solution IA.
Cycle de vie du développement de produit/service IA
Le cycle de vie du développement comprend plusieurs étapes, chacune ayant son propre ensemble de tâches et de livrables.
La première étape consiste à définir le problème. Cela implique d’articuler clairement le problème que la solution IA va résoudre, ainsi que les avantages qu’elle apportera aux utilisateurs.
L’étape suivante est la collecte et la préparation des données. Les modèles d’IA nécessitent de grandes quantités de données pour apprendre et faire des prédictions précises. Cette étape implique de rassembler les données nécessaires et de les clarifier/nettoyer/organiser pour s’assurer qu’elles sont précises et pertinentes.
La troisième étape est le développement du modèle. Cela implique de sélectionner un modèle d’IA approprié, de l’entraîner avec vos données et de l’ajuster pour optimiser ses performances (Claude ; ChatGPT ; Kimi ; Grok ; Qwen ; Muse…)
Une fois le modèle développé, il doit être intégré au produit. Cela implique de développer l’interface utilisateur et les systèmes (backend) qui prennent en charge le modèle d’IA.
La dernière étape est le déploiement et le suivi. Une fois le produit lancé, il est important de surveiller ses performances et de procéder aux ajustements nécessaires.
Validation et test IA
…La validation et le test sont essentiels pour s’assurer qu’il fonctionne comme prévu et que la solution apporte de la valeur aux utilisateurs. Cela implique de tester le modèle d’IA avec de nouvelles données afin de s’assurer qu’il peut faire des prédictions précises dans des scénarios réels.
La validation implique également des tests utilisateurs pour s’assurer que le produit est facile à utiliser et répond aux besoins. Cela peut inclure des tests de facilité d’utilisation, au cours desquels les utilisateurs sont invités à accomplir des tâches à l’aide du produit, et des commentaires sont recueillis sur leur expérience.
Enfin, il est important de valider les implications éthiques du produit. Cela consiste à veiller à ce que le produit ne discrimine pas certains groupes, respecte la vie privée des utilisateurs et soit transparent dans sa façon de prendre des décisions.
En conclusion, le développement d’un produit d’IA est un processus complexe, mais avec une planification et une exécution minutieuses, il peut apporter des avantages considérables. En comprenant le cycle de vie du développement de produits d’IA et l’importance de la validation et des tests, le résultat est un produit d’IA efficace, éthique et précieux pour les clients utilisateurs.
Il est envisageable de ne pas suivre les préconisations…mais ne pas suivre la méthode et l’organisation préconisées expose l’entreprise à plusieurs risques critiques.
Sur le plan humain et organisationnel
Organisation en silos et mauvaise communication : Sans AI Product Manager ni développement des soft skills, l’équipe IA risque de travailler en vase clos. Le produit final peut être techniquement impressionnant mais totalement déconnecté des besoins métier.
Fuite ou démotivation des compétences : Sans culture d’apprentissage continu ni acceptation de l’erreur (essais/erreurs), l’équipe subira un fort taux de roulement ou d’échec managérial.
Sur le plan technique et produit
Un produit inutile ou inutilisable : Sauter les étapes d’idéation, d’étude de marché ou de tests utilisateurs conduit à développer une solution qui ne résout aucun problème réel ou dont l’interface est rejetée par les utilisateurs.
Modèles défaillants ou imprécis : Négliger la préparation/nettoyage des données ou la phase de validation produit des modèles de mauvaise qualité, incapables d’effectuer des prédictions précises en conditions réelles.
Dérive après le lancement : L’absence de suivi post-déploiement empêche de corriger la détérioration progressive des performances du modèle.