05 mai 2023
Réduisez les risques de votre projet d'IA avec une preuve de concept
Transformation numérique, Intelligence artificielle
La phase de la preuve de concept en IA peut s’avérer votre meilleure alliée avant un investissement majeur dans votre prochain projet numérique. C’est en passant par la Preuve de concept communément appelé PoC (acronyme anglais de proof-of-concept) que vous saurez si les bénéfices attendus de l'implantation de l’IA dans un ou plusieurs secteurs de votre entreprise sont réalistes et si les données que vous avez entre les mains sont adéquates pour une modélisation de vos processus d’entreprise.
En résumé, une preuve de concept (PoC) peut être vue comme une version simplifiée d’un projet IA de plus grande envergure. Lors de cette phase, nos experts prendront d’abord le temps de comprendre avec vous quels sont les besoins et objectifs de votre projet. Parmi la grande famille des algorithmes IA possibles, on pourra aussi déterminer quelles stratégies serviront le mieux vos besoins.
Ensuite, durant la phase de preuve de concept on va explorer et préparer les données que vous avez déjà entre les mains afin de créer et de tester des modèles IA qui vous permettront potentiellement de faire des prédictions cruciales pour orienter vos décisions d’affaires ou optimiser votre chaîne de production. Avant de vous lancer dans un plus grand projet d’investissement, une preuve de concept (PoC) vous permet donc de 1) valider la faisabilité du projet avec les données que votre entreprise a collectées , 2) déterminer la précision que le modèle IA peut vous fournir et 3) mesurer l'impact potentiel de l'IA sur votre entreprise, vos processus et vos employés.
Décortiquons ensemble ce qu’est une preuve de concept (PoC)
Comprendre avec vous quels sont les besoins et objectifs
Évidemment, avant même de commencer l’exploration et l’analyse de vos données, on a besoin d’établir quels sont vos besoins et les objectifs du projet. L’intelligence artificielle n’a pas de réponses à tout et elle se base sur des données réelles pour faire ses prédictions ou automatiser un processus. Durant la preuve de concept (PoC), on va s’asseoir avec vous afin de comprendre votre problématique et on va vous proposer des solutions IA adaptée. Ces premières rencontres seront sans doute itératives et régulières, e.g. sous forme de courtes rencontres hebdomadaires ou d’échanges courriels plus fréquents. Vous êtes les experts dans votre domaine et vous devrez aider notre équipe IA à le devenir aussi afin de bien maîtriser les particularités de vos données. Peut-être qu’on réalisera que la banque de données actuelle est insuffisante pour entraîner un modèle ou pour atteindre la précision dont vous avez besoin. La preuve de concept (PoC) est justement là pour identifier les obstacles, les défis techniques et déterminer les limites de la solution. La phase complète de la preuve de concept (PoC) peut durer entre quelques semaines et 2 mois en moyenne, tout dépendant de la complexité du projet.
Quelles stratégies serviront le mieux vos besoins
Ce que l’on appelle l’intelligence artificielle est en réalité un ensemble d’algorithmes avec différents niveaux de complexité qui sont développés, entre autres, pour:
Modéliser un système et en prédire son comportement (ex.: prédiction des ventes)
Faire le meilleur choix pour un résultat optimal (ex.: gestion de projets, planification)
Détection et classification (ex.: détection d’anomalies sur une chaîne de production)
Traitement du language naturel (ex.: service de clavardage (chatbot))
Dépendant du type et de la quantité de données que vous avez en main (ex.: historique des ventes, banque d’images, séries temporelles provenant de capteurs), certains algorithmes seront plus adaptés que d’autres pour la création d’un modèle. Certains modèles permettent de connaître les raisons qui les ont amenées à prendre une décision. D’autres, malgré leur grande efficacité, permettent plus difficilement d’accéder au raisonnement. Aurons-nous besoin d'étiqueter (labelliser) une grande quantité de données afin d’entraîner le modèle? Ceci peut demander beaucoup de temps et d’efforts et il faut savoir que ce n’est pas tous les problèmes de détection et de classification qui ont besoin de cette étape.
L'IA est un domaine complexe qui nécessite une approche itérative et expérimentale pour réussir. Pendant la période de la preuve de concept, on déterminera quelle stratégie convient le mieux à la réalisation de vos objectifs en passant par la phase de développement du modèle, de tests, ainsi que d’ajustement itératifs. Vous connaîtrez donc les performances possibles du modèle avec vos propres données, ce qui nous permettra de planifier une stratégie de déploiement et de mise en production adaptées.
La preuve de concept (PoC) est une version simplifiée d’un projet IA
Un projet IA d’envergure peut avoir plusieurs ramifications et finalement s’avérer d’une grande complexité. La base de données que vous voulez modéliser doit peut-être être mise à jour périodiquement afin de refléter au plus près votre réalité d’affaires. La collecte d’information devra peut-être se faire sur une plateforme infonuagique (cloud) afin de plus facilement centraliser l’organisation de votre banque de données et permettre l'entraînement d’un modèle IA sur des données constamment à jour. La modélisation d’un ou plusieurs de vos processus d’affaire par un algorithme IA devra aussi sans doute s’intégrer à des systèmes déjà existants dans votre entreprise. Toutes ces étapes demandent du temps et font parfois appel à des ressources coûteuses. La phase de preuve de concept fait souvent abstraction de ces étapes qui peuvent apparaître plus tard lors du déploiement d’un projet.
La preuve de concept (PoC) se concentre d’abord et avant tout sur l’exploration et l’analyse des données que vous avez déjà en main. Cette première étape est essentielle afin de valider les hypothèses de base d’une modélisation performante. Suite à cette exploration, essentiellement deux constats peuvent se dégager: les données existantes possèdent les qualités nécessaires pour l'entraînement d’un modèle fiable et performant, ou elles ne sont pas suffisantes et doivent être bonifiées par des données internes ou externes afin d’améliorer les performances du modèle. Dans le second cas, on peut déjà mettre un frein au projet de déploiement d’un modèle IA et ainsi minimiser les coûts d’un tel investissement. On peut aussi décider de faire tout simplement une pause afin de réorienter les objectifs ou de mettre en place un système de collecte de données efficace qui nous permettra la réalisation du projet initial.
Finalement, la preuve de concept (PoC) va nous permettre de tester et de valider la faisabilité de la solution proposée avant l’exploitation d’infrastructures coûteuses et surtout avant de passer à la phase de déploiement et de mise en production de la solution.
Les bénéfices de la preuve de concept et son impact
Une preuve de concept est plus qu’une simple démonstration de ce que peut faire l’IA. Durant cette phase, nous travaillons avec des données réelles provenant de votre entreprise et nous validons quelle est la meilleure solution IA pour répondre à vos besoins. Avec ces résultats, vous aurez toutes les cartes en main pour déterminer s’il est justifié d’investir davantage dans le déploiement total et dans la mise en production d’un projet IA. La preuve de concept (PoC) vous aide à minimiser les risques d’un investissement trop rapide dans un projet d’envergure et vous rassure de la fiabilité de la solution IA.
