Les entreprises doivent savoir comment raisonner correctement en matière d'IA

L'intelligence artificielle se transforme rapidement d'une technologie utilisée par de grandes entreprises technologiques telles qu'Amazon, Google, Microsoft, Netflix et Spotify à un outil adopté par les entreprises de taille moyenne pour créer de nouveaux produits, augmenter leurs revenus, améliorer l'engagement et la fidélisation des clients et se développer. Nouveaux marchés.

Cependant, malgré l'enthousiasme suscité par l'IA, de nombreux CIO (Chief Information Officers) ont du mal à comprendre comment créer au sein de leur organisation un ensemble de compétences capables non seulement de gérer le développement de l'IA, mais aussi de former et de déployer tout ce qui est développé. . En fait, seulement 26 % des organisations produisent de l'IA cette année, tandis que 43 % sont en phase d'évaluation, selon le cabinet d'études O'Reilly. C’est dire à quel point il est difficile de faire passer l’IA du développement aux opérations, puis de nouveau au développement, comme nous le verrons.

Cependant, chaque défi comporte un potentiel de croissance et, selon une étude de PwC, l’économie mondiale de l’IA devrait atteindre 15 700 milliards de dollars d’ici 2030. Toute organisation cherchant à capitaliser sur ces dividendes de croissance, que ce soit dans les secteurs de la fabrication intelligente, de la vente au détail, de la santé, de l’énergie et bien d’autres, doit savoir en quoi le raisonnement fait fonctionner l’IA est essentiel.

Où atterrit l'intelligence artificielle ?

Il existe de nombreuses informations et expertises dans le domaine du développement de l'intelligence artificielle. Pour les DSI, le plus grand défi est le déploiement. L'inférence - le processus d'exécution de modèles d'intelligence artificielle en production - est une partie importante de la mise en œuvre de l'intelligence artificielle. Par exemple, dans les voitures autonomes, les décisions critiques de l’IA se produisent en quelques millisecondes, mettant ainsi la vie des personnes en danger.

Contrairement aux applications traditionnelles telles que les logiciels de gestion des ventes, les modèles d'IA exécutant l'inférence doivent être constamment recyclés et déployés pour rester à jour. Cela rend la gestion du cycle de vie des applications d’IA plus complexe, mais les avantages sont significatifs.

Augmentez les ventes, évitez les fermetures, servez les clients avec raisonnement

Le raisonnement est la clé pour résoudre une série de défis auxquels sont confrontés de nombreuses industries aujourd'hui.

Le deep learning peut aider à automatiser des fonctions, recommander des produits et même fournir un traitement du langage naturel. Dans le commerce de détail et le divertissement, et même dans les réseaux sociaux professionnels, le raisonnement basé sur un système de recommandation peut contribuer à modifier les cycles de vente irréguliers et à fidéliser la clientèle. Même si un client n'effectue pas d'achat supplémentaire immédiat, une recommandation bien ciblée peut semer les graines de ventes futures. Cela peut également accroître l’affinité avec la marque et présenter des produits qui correspondent aux goûts et aux intérêts des consommateurs.

Dans le secteur manufacturier, le raisonnement peut aider les entreprises à détecter les erreurs de production et à identifier les pannes potentielles avant même que l'équipement ne tombe en panne. Les inspections industrielles basées sur l'IA peuvent identifier des objets, des obstacles et des personnes, effectuer des calculs en millisecondes et réduire les temps d'arrêt. Ces avantages font des systèmes de vision IA une priorité absolue pour toute entreprise travaillant dans des environnements de production complexes.

Les centres d'appels utilisent l'inférence pour automatiser le service client et acheminer rapidement les questions des clients vers les personnes les plus à même de les aider. Lorsqu’une personne a besoin de l’aide d’une compagnie aérienne, d’une banque ou d’un fournisseur de services Internet, elle souhaite généralement parler à quelqu’un le plus rapidement possible. À une époque où les pénuries de main-d’œuvre s’aggravent, l’IA aide à résoudre des problèmes simples et garantit que les clients sont rapidement mis en contact avec la bonne personne capable de résoudre des problèmes plus complexes.

Développez votre équipe plus intelligemment à l'aide de modèles pré-entraînés

Connaître le fonctionnement de l'inférence n'est que le début de votre parcours vers l'IA. Les prochaines étapes consistent à élaborer une stratégie et à exécuter le plan. Le problème est que les entreprises ont du mal à trouver les meilleurs talents pour occuper une variété de postes. Pour les entreprises qui commencent tout juste à utiliser l’IA, constituer une équipe d’experts en développement de l’IA peut s’avérer plus difficile.

En ce moment, exploitez des modèles et des cadres pré-entraînés tiers et open source pour prendre une longueur d'avance et surmonter la pénurie de talents. Ces ressources réduisent considérablement la charge des équipes déployant l'IA de niveau entreprise, car les développeurs peuvent adapter et personnaliser les modèles existants pour exécuter l'inférence plutôt que d'essayer de les créer à partir de zéro.

Les entreprises peuvent également former les ingénieurs et développeurs existants grâce à une formation en intelligence artificielle. Un nombre croissant d'entreprises partenaires proposent des laboratoires de développement gratuits aux entreprises, fournissant des conseils étape par étape sur les cas d'utilisation critiques de l'IA, notamment la création de chatbots pour le service client ou l'assistance commerciale, les systèmes de classification d'images pour la sécurité et l'IA pour de meilleures prévisions de prix. modèles et de nombreux autres cas d’utilisation de base de l’IA.

L'informatique prend la tête de l'IA de production

Une fois les bases du travail d'inférence en place, les DSI doivent adopter des logiciels pris en charge pour les applications de production, qu'ils fonctionnent sur du métal nu, sur une infrastructure de centre de données virtualisée ou dans le cloud.

Envisagez également de proposer un logiciel d'IA de niveau entreprise qui non seulement prend entièrement en charge l'inférence, mais prend également en charge les pratiques complémentaires de science des données et de développement de modèles, car il simplifie le déploiement de l'IA. À mesure que l’IA s’étend du déploiement initial à de nouveaux domaines d’activité, les équipes peuvent s’appuyer sur une solution complète plutôt que d’avoir à développer des flux de travail uniques.

Les charges de travail d'IA sont différentes des applications d'entreprise traditionnelles, mais il est désormais plus facile que jamais d'apprendre auprès des experts pour garantir qu'elles sont correctement mises en œuvre. Comprendre les outils disponibles pour une inférence d'IA d'entreprise efficace et peu coûteuse avec des modèles pré-entraînés, des laboratoires de développement spécialisés et un support de niveau entreprise garantit que les DSI sont préparés avec des plans pour résoudre les défis rencontrés par chaque entreprise qui se lance dans son parcours d'IA.

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