L’intelligence artificielle est perçue dans tous les domaines comme un des plus grands vecteurs de croissance et de création de valeur pour les entreprises, et les promesses de l’IA sont extrêmement nombreuses. Pourtant peu de cas d’utilisation de l’intelligence artificielle passent encore aujourd’hui le cap de la production. C’est pourquoi nous avons décidé de construire et de proposer notre propre méthode d’Intelligence artificielle que vous pouvez découvrir dans ce livre blanc téléchargeable après avoir rempli le formulaire .
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Tirer parti des techniques d’intelligence artificielle
En 2021, la création de valeur de l’IA pourrait avoir dépassé 2,9 mille milliards de dollars à l’échelle mondiale.
Pourtant, dans ses prédictions mondiales 2019, le cabinet Gartner prédisait que, d’ici 2022, seuls 15 % des cas d’utilisation tirant parti des techniques d’intelligence artificielle, notamment le Machine Learning et les Réseaux de neurones profonds, réussiraient à passer en production. Soit un taux d’échec de 85 %. Venturebeat va même encore plus loin en affirmant que ce taux d’échec pourrait aller jusqu’à 87%.
Quelle que soit la précision de ces chiffres (qui peuvent varier suivant les définitions de l’IA que l’on adopte), ils sont surprenants et cela nous indique une chose : quelque chose va uniformément et infiniment mal dans la façon d’aborder l’Intelligence Artificielle en mode projet dans les entreprises.
des entreprises seulement
utilisent actuellement l’IA à un niveau de maturité leur octroyant un avantage concurrentiel significatif.
des grandes entreprises
ne font encore qu’expérimenter l’intelligence artificielle.
En IA : plus de projets et moins de POC !
Faut-il le rappeler, sans industrialisation et déploiement à l’échelle d’une organisation, il s’avère impossible pour elles de véritablement tirer parti des gisements de création de valeur générés par l’IA. C’est un constat souvent fait par les spécialistes et les métiers qu’une grande majorité de projets IA ne dépasse pas souvent le stade du POC.
On peut s’interroger sur les causes et de nombreux articles essayent d’expliquer cet état de fait par la trop faible fiabilité des données, d’autres accusent des algorithmes trop gourmands en ressources, le manque d’acculturation des équipes, ou encore le défaut d’approche pluridisciplinaire. Beaucoup d’articles pointent du doigt (parfois à juste titre) l’organisation en silo des équipes et des données. Certains auteurs vont même jusqu’à proposer de ne plus faire de POC et d’aller directement vers un projet en production.
S’il est vrai que l’on peut trouver des solutions à chacun de ces problèmes pris individuellement, malgré de nombreuses tentatives, aucune ne semble aujourd’hui avoir changé réellement et durablement la statistique d’échec prise dans son ensemble.
Il est très vraisemblable que les causes des échecs en IA soient multifactorielles. Et tel le maillon faible d’une chaîne, l’IA est peut-être une discipline tellement sensible qu’il suffise qu’un seul de ces maillons manque pour que l’ensemble manque sa cible.
Les projets réussis ont fait l’objet d’une méthode basée sur MLOps
Chez Business & Decision, nous avons réalisé plusieurs centaines de projets d’IA. Nous avons mis nos meilleurs « Lead DataScientists » autour de la table au cours d’ateliers, et nous avons analysé sans complaisance nos projets IA, les meilleurs comme les pires.
Le MLOps a vocation à dépasser les barrières culturelles entre les différentes fonctions de l’entreprise.
Il nous a paru dans un premier temps que tous les projets réussis avait fait l’objet d’une méthode basée sur MLOps, et nous avons constaté que l’absence d’une telle méthode constituait un facteur d’échec statistiquement significatif.
Mais cela n’expliquait pas tout. Il restait des échecs inexpliqués. Nous avons cherché à investiguer plus loin. Nous avons bien évidemment, comme on s’y attendait, trouvé des causes multifactorielles.
De plus, nous avons constaté que même les meilleures méthodes MLOps, possédaient des zones d’ombre qui suivant leur interprétation pouvait transformer une réussite en échec.
Adapter astucieusement les méthodes MLOps existantes
Nous avons fait de nombreuses découvertes. L’une d’entre elle est qu’en adaptant astucieusement les méthodes MLOps existantes, nous pouvions à présent adresser les causes profondes des échecs des projets DataScience et plus particulièrement d’IA.
Nous avons aussi fait appel aux plus grands spécialistes de l’IA contemporaine. Et nous avons décidé de construire et de proposer notre propre méthode MLOps.
Cette méthode, nous avons décidé de la publier et de vous en faire cadeau sous la forme d’un livre blanc. Vous pouvez télécharger et étudier cette méthode. Vous y découvrirez le témoignage de certains des plus grands spécialistes de l’IA en France.
Nous avons hâte d’avoir vos feedbacks et réactions, sur ce qui fait suite à presque un an de travail collectif.
du livre blanc
3 rôles clés
du MLOps
12 avantages majeurs
du MLOps
15 fonctions
qui régissent le MLOps
Commentaire (1)
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