IA · Méthode
Du cas d'usage au modèle
De nombreux projets d'IA restent bloqués au stade du prototype. Le plus souvent, ce n'est pas la technique qui en est la cause, mais le fait que l'utilité, les données et l'exploitation n'ont pas été pensées ensemble dès le départ. C'est précisément là qu'intervient notre méthode.
Cinq étapes vers une application d'IA
Idée
Nous recensons les applications possibles et les évaluons selon leur utilité et leur faisabilité.
Résultat : une liste priorisée de cas d'usage
Évaluation
Pour le cas d'usage le plus prometteur, nous examinons les données, la faisabilité technique, les exigences réglementaires et la rentabilité.
Résultat : une décision fondée sur l'intérêt du développement
Prototype
Nous développons un modèle fonctionnel avec vos données réelles et mesurons dans quelle mesure il résout la tâche.
Résultat : une preuve de performance solide
Intégration
Nous intégrons le modèle dans vos systèmes, produits ou processus et formons les utilisateurs.
Résultat : une application opérationnelle
Exploitation
Nous surveillons la qualité et la performance, réentraînons si nécessaire et documentons les modifications.
Résultat : une IA qui fonctionne toujours de manière fiable après des mois
Pourquoi l'évaluation est si importante
L'évaluation est le moment le moins coûteux pour arrêter ou réorienter un projet d'IA. On y voit si les données suffisent, si l'utilité justifie l'effort et quelles règles s'appliquent. Nous recommandons de ne démarrer aucun projet d'IA sans cette étape.
Ce dont nous avons besoin de votre part
- Un expert métier qui connaît la tâche et les données
- L'accès aux données pertinentes ou à des données d'exemple
- Du temps pour des points d'étape et des tests avec les futurs utilisateurs