La clé du succès du déploiement d’un projet d’IA réside dans l’élaboration d’une feuille de route prenant en compte les collaborateurs, les processus et les plateformes. L’intégration de la méthodologie de l’apprentissage automatique (machine learning)et de l’apprentissage profond (deep learning) au cœur des activités des entreprises, ainsi que leur transformation en un atout stratégique croissant exponentiellement en volume, en variété et en complexité, résultera en un avantage concurrentiel majeur.
Processus d’élaboration d’une stratégie d’affaires basée sur l’IA
La réalisation d’un projet de modélisation d’IA en entreprise nécessite de bien comprendre toutes les composantes constitutives de la configuration de l’IA. Il existe quatre piliers sur lesquels toute stratégie d’affaires d’IA fructueuse doit s’appuyer pour faciliter l’innovation. Ces piliers doivent prendre racine dans des méthodes scientifiques de pointe et s’articuler autour d’un projet d’IA bien rodé comprenant :
- Une expertise étendue en matière d’IA
- Une expertise dans le domaine concerné
- Des infrastructures interprétables, vérifiables et bien adaptées
- Des partenaires ingénieux
Une stratégie d’IA d’entreprise fructueuse peut être mise en œuvre à diverses phases de maturité d’IA d’une entreprise :
- La phase « Innovation et inspiration » détermine comment votre projet d’IA peut apporter une valeur ajoutée scientifique à votre entreprise.
- La phase « Expérimentation et démonstration » met en œuvre un projet d’IA en vue d’améliorer l’objectif final de votre entreprise.
- La phase « Affinage et répétition » rationalise et met au point un projet plus précis, plus rapide et moins biaisé.
On doit l’efficacité d’une stratégie d’IA déployée à l’échelle de l’entreprise à une approche de bout en bout, une structure de travail, une configuration système ainsi qu’une architecture d’information appropriées. Mais surtout, une bonne stratégie d’IA compte sur le travail collaboratif des ressources aux compétences variées, réunies sous un cadre commun dans le but d’accroître la valeur de l’IA et de la science.
- Le « Scientifique de données » formule des algorithmes, conçoit des modèles d’IA, effectue des essais et des démonstrations de faisabilité.
- Le « Gestionnaire du secteur d’activité » détermine les besoins et élabore une analyse de rentabilisation de la stratégie d’IA.
- Le « Responsable informatique » s’assure que la solution cadre bien avec l’infrastructure existante.
Ateliers de co-création d’intelligence artificielle d’entreprise de R2i
Chez R2i, nous croyons en la force du travail entre partenaires et individus riches d’une vaste expérience de l’industrie pour créer un modèle d’IA mis au point à partir de données exactes et affinées qui donneront de la valeur à votre entreprise.
R2i peut vous fournir les logiciels, l’architecture, l’infrastructure, l’assistance technique et les services basés sur le cloud nécessaires à la mise en œuvre d’une stratégie d’IA d’entreprise. Notre approche pratique, combinée à notre expertise reconnue, nous permet d’aider nos clients et elle fait de nous un partenaire de confiance pour conduire votre entreprise sur la voie de l’IA d’entreprise.
Grâce à nos ateliers de co-création IBM/R2i, nos clients obtiendront des renseignements utiles pour mieux comprendre leurs défis d’affaires ainsi que pour optimiser et définir le cadre de la mise en œuvre de leur solution au moyen d’une méthodologie de type « design thinking ». À cette fin, nous vous invitons à regarder notre webinaire « AI at Enterprise Scale: “From Science Project to Meaningful Science” », qui vous éclairera sur le sujet et vous montrera tout le potentiel de valeur ajoutée de l’IA.
Communiquez avec nous dès aujourd’hui pour en savoir plus sur la manière de mettre en place une stratégie d’IA d’entreprise. C’est avec plaisir que l’équipe de R2i vous guidera à travers les étapes de la transformation de votre entreprise.
