Qu’est-ce que l’IA d’entreprise ?

Lorsque vous implémentez l’IA d’entreprise, vous pouvez résoudre des problèmes auparavant insolubles. Elle vous aide à générer de nouvelles sources de revenus et à améliorer l’efficacité d’une grande organisation.

Stimuler l’innovation

Les grandes entreprises comptent généralement plusieurs centaines d’équipes métier, mais toutes ne disposent pas du budget et des ressources nécessaires pour acquérir des compétences en science des données. L’IA à l’échelle de l’entreprise permet aux dirigeants de démocratiser les technologies d’intelligence artificielle et de machine learning (IA/ML) et de les rendre plus accessibles dans l’ensemble de l’entreprise. N’importe quel membre de l’organisation peut suggérer, tester et intégrer des outils d’IA dans ses processus métier. Les experts possédant des connaissances métier peuvent contribuer à des projets d’IA et mener la transformation numérique.

Améliorer la gouvernance

Les approches cloisonnées du développement de l’IA offrent une visibilité et une gouvernance limitées. Elles réduisent la confiance des parties prenantes et limitent l’adoption de l’IA, en particulier pour ce qui est des prévisions décisionnelles critiques.

L’IA d’entreprise apporte transparence et contrôle au processus. Les organisations peuvent contrôler l’accès aux données sensibles conformément aux exigences réglementaires tout en encourageant l’innovation. Les équipes de science des données peuvent utiliser des approches d’IA explicables pour apporter de la transparence à la prise de décisions en matière d’IA et renforcer la confiance des utilisateurs finaux.

Réduction des coûts

La gestion des coûts des projets d’IA nécessite un contrôle minutieux des efforts de développement, du temps et des ressources informatiques, en particulier pendant l’entraînement. Une stratégie d’IA d’entreprise peut automatiser et uniformiser les efforts d’ingénierie répétitifs au sein de l’organisation. Les projets d’IA bénéficient d’un accès centralisé et évolutif aux ressources informatiques tout en évitant les chevauchements et le gaspillage. Vous pouvez optimiser l’allocation des ressources, réduire les erreurs et améliorer l’efficacité des processus au fil du temps.

Augmentation de la productivité

En automatisant les tâches de routine, l’IA peut réduire la perte de temps et libérer des ressources humaines pour un travail plus créatif et productif. L’ajout d’intelligence aux logiciels d’entreprise peut également accélérer les opérations métier, réduisant ainsi le temps nécessaire entre les différentes étapes de toute activité de l’entreprise. Un délai plus court, de la conception à la commercialisation ou de la production à la livraison, peut fournir un retour sur investissement immédiat.

Pour déployer avec succès l’IA d’entreprise, les organisations doivent mettre en œuvre les mesures suivantes.

Gestion des données

Les projets d’IA nécessitent un accès facile et sécurisé aux actifs de données de l’entreprise. Les organisations doivent développer leurs pipelines d’ingénierie des données, qu’il s’agisse de traitement de données en continu ou par lots, de maillage de données ou d’entreposage de données. Elles doivent s’assurer que des systèmes tels que les catalogues de données sont en place afin que les scientifiques des données puissent rapidement trouver et utiliser les jeux de données dont ils ont besoin. Les mécanismes de gouvernance des données centralisés régulent l’accès aux données et renforcent la gestion des risques sans créer d’obstacles inutiles à la récupération des données.

Infrastructure d’entraînement de modèle

Les organisations doivent mettre en place une infrastructure centralisée pour créer et entraîner des modèles de machine learning nouveaux et existants. Par exemple, l’ingénierie des fonctionnalités implique l’extraction et la transformation de variables ou de fonctionnalités, telles que des listes de prix et des descriptions de produits, à partir de données brutes à des fins d’entraînement. Un magasin de fonctionnalités centralisé permet à différentes équipes de collaborer, favorise la réutilisation et évite le cloisonnement et la duplication des tâches.

De même, des systèmes prenant en charge la génération à enrichissement contextuel (RAG) sont nécessaires pour que les équipes de science des données puissent adapter les modèles d’IA existants aux données internes de l’entreprise. Les grands modèles de langage (LLM) sont entraînés sur de grands volumes de données et utilisent des milliards de paramètres pour générer une sortie originale. Vous pouvez les utiliser pour des tâches telles que la réponse aux questions, la traduction de langues et le traitement du langage naturel. La RAG étend les capacités déjà très puissantes des LLM à des domaines spécifiques ou à la base de connaissances interne d'une organisation, le tout sans qu'il soit nécessaire de réentraîner le modèle.

Registre central des modèles

Un registre central de modèles est un catalogue d’entreprise pour les LLM et les modèles de machine learning créés et entraînés par différentes unités commerciales. Il permet la gestion des versions des modèles, ce qui permet aux équipes d’accomplir de nombreuses tâches :

• Suivre les itérations du modèle au fil du temps
• Comparer les performances entre les différentes versions
• S’assurer que les déploiements utilisent les versions les plus efficaces et les plus récentes

Les équipes peuvent également conserver des enregistrements détaillés des métadonnées du modèle, y compris les données d’entraînement, les paramètres, les métriques de performance et les droits d’utilisation. Cela améliore la collaboration entre les équipes et rationalise la gouvernance, la conformité et l’auditabilité des modèles d’IA.

Déploiement du modèle

Des pratiques telles que le MLOps et le LLMOps introduisent l’efficacité opérationnelle dans le développement de l’IA en entreprise. Elles appliquent les principes de DevOps aux défis uniques de l’IA et du machine learning.

Par exemple, vous pouvez automatiser différentes étapes du cycle de vie du ML et des LLM, telles que la préparation des données, l’entraînement de modèles, les tests et le déploiement, afin de réduire les erreurs manuelles. La création de pipelines opérationnels ML et LLM facilite l’intégration et la livraison continues (CI/CD) de modèles d’IA. Les équipes peuvent rapidement itérer et mettre à jour les modèles en fonction des commentaires en temps réel et de l’évolution des exigences.

Surveillance des modèles

La surveillance est essentielle pour gérer les modèles d’IA et garantir la fiabilité, la précision et la pertinence du contenu généré par l’IA au fil du temps. Les modèles d’IA sont enclins à l’hallucination et génèrent parfois des informations inexactes. Les résultats des modèles peuvent également perdre leur intérêt en raison de l’évolution des données et des contextes.

Les organisations doivent mettre en œuvre des mécanismes d’humain dans la boucle pour gérer efficacement les résultats du LLM. Les experts en la matière évaluent périodiquement les résultats de l’IA pour s’assurer de leur précision et de leur pertinence. Grâce aux commentaires en temps réel des utilisateurs finaux, les organisations peuvent préserver l’intégrité du modèle d’IA et s’assurer qu’il répond à l’évolution des besoins des parties prenantes.