Guide de la preuve de concept de l'IA pour l'atténuation des risques avec des exemples

12 mai 2025 12 minutes de lecture

Imaginez ceci : vous consacrez des semaines (et une grosse part de votre budget) à une initiative d'IA, pour découvrir à mi-parcours que vos données sont inutilisables, que les prédictions de votre modèle ne sont pas fiables ou que votre solution ne s'intégrera pas harmonieusement aux flux de travail existants. C'est pénible, coûteux et totalement frustrant.

Imaginez maintenant que les choses se passent différemment : avec une lame de rasoir Preuve de concept en matière d'IA. Au lieu de parier sur des intuitions, vous testez chaque idée en amont, vous éliminez les risques et vous évitez les mauvaises surprises qui pèsent sur le porte-monnaie. Un PoC est votre filet de sécurité, car il prouve que votre projet d'IA est réellement prêt pour le monde réel.

Dans ce guide, je vous expliquerai exactement ce qu'est une PoC sur l'IA pourquoi il est crucial pour la gestion des risques et comment il se compare aux prototypes ou aux MVP. Vous apprendrez l'approche étape par étape que nous utilisons chez Innowise. Exemples de PoC d'IA, et comprendre les pièges les plus courants. Allons-y !

"Lancez un PoC pour mettre en évidence les problèmes dès le début. Les lacunes en matière de données et les obstacles à l'intégration peuvent faire échouer même les modèles les plus solides, et il est beaucoup moins coûteux de les corriger dans le cadre d'un petit projet pilote qu'après un déploiement complet. Si vous ne tenez pas compte de ce point de contrôle, le projet peut sembler excellent sur le papier, mais il trébuchera dès que vous tenterez de le mettre à l'échelle."

Philip Tikhanovich

Chef du département big data

Qu'est-ce que la preuve de concept (PoC) en IA ?

Une preuve de concept en matière d'IA est un petit projet ciblé qui permet de vérifier si une solution d'IA résout un problème commercial spécifique. Qu'il s'agisse de valider un flux de travail classique de ML ou d'explorer une solution d'IA, il s'agit d'un projet d'envergure. gen AI PoC pour la génération de textes ou d'images, l'idée est la même : tester d'abord l'essentiel. Les données sont-elles utilisables ? Les algorithmes tiennent-ils la route ? Peut-il s'intégrer dans vos systèmes actuels sans les faire exploser ?

J'aime appeler un PoC votre système d'alerte précoce. Si les fondamentaux se vérifient, c'est parfait, vous pouvez y aller à fond. Si ce n'est pas le cas, vous pouvez changer de cap avant d'avoir épuisé votre bankroll.

Prenons l'exemple suivant. Notre équipe a travaillé avec un fabricant handicapé par des pannes d'équipement aléatoires. Il disposait de montagnes de données de capteurs, mais ne savait pas comment les utiliser efficacement. Nous avons donc commencé par un PoC.

Il s'est avéré que près de la moitié des données étaient mal étiquetées, ce qui constitue un obstacle immédiat pour tout modèle d'intelligence artificielle. Une fois ce problème résolu, nous avons testé plusieurs algorithmes (Random Forest, XGBoost) et intégré la meilleure option dans leur logiciel de maintenance. Le résultat a été un 30% réduction des temps d'arrêtmontrant ainsi que le concept fonctionnait. C'est alors qu'ils ont su qu'il était temps de passer à l'échelle.

PoC vs. prototype vs. MVP : un aperçu rapide

Avant d'entrer dans les rouages de la construction d'une PoC sur l'IA, clarifions une question que l'on me pose constamment : quelle est la différence entre un PoC, un prototype et un MVP ?

Les gens utilisent ces termes comme s'ils étaient interchangeables - ils ne sont pas. Si vous les mélangez, vous risquez de construire la mauvaise chose pour la mauvaise raison. Voici donc une analyse rapide et sans fioritures pour vous aider à y voir plus clair.

	PoC	Prototype	MVP
Objectif principal	Démontrer la faisabilité	Montrer une apparence et une sensation approximatives	Lancer quelque chose de concret que les utilisateurs peuvent essayer
Question clé	Cela fonctionne-t-il avec nos données/systèmes ?	Les gens comprendront-ils ou voudront-ils ce modèle ?	Est-ce suffisamment bon pour être expédié et affiné ?
Ce qu'il teste	Technologie de base + faisabilité des données	Flux UX, mise en page, réactions des utilisateurs	Facilité d'utilisation dans le monde réel + adéquation précoce entre le produit et le marché
Sortie	Extrait de code fonctionnel ou intégration de base	Maquette interactive ou application basse fidélité simulant les flux d'utilisateurs	Application logicielle fonctionnelle avec des fonctionnalités de base pour les premiers utilisateurs
Niveau de polissage	Faible - il suffit de prouver que le concept fonctionne	Moyen - semble décent, pourrait être en partie une maquette	Suffisamment haut pour être lancé, mais ne vous attendez pas à des fonctions sophistiquées
Pour qui ?	Développeurs, scientifiques des données, directeurs techniques	Concepteurs, chefs de produit, parties prenantes	Utilisateurs réels, adopteurs précoces, équipes commerciales
Temps/effort	L'effort le plus court et le plus faible	Durée et effort moyens	Durée plus longue et effort plus important
Niveau de risque	Le plus bas (axé sur un obstacle technique spécifique)	Moyen (risque de problèmes d'utilisation ou de manque d'adhésion des parties prenantes)	Plus élevé (risque de rejet par le marché ou problèmes d'évolutivité technique)
Prochaine étape	Si cela fonctionne, construire un prototype ou un pilote	Affiner en fonction du retour d'information, passer au MVP	Ajouter des fonctionnalités, évoluer et se diriger vers un déploiement complet

La nécessité d'une démonstration de faisabilité de l'IA

Se lancer directement dans le développement de l'IA sans avoir d'abord tâté le terrain est un moyen infaillible de faire exploser votre budget. Une PoC sur l'IA est un moyen peu risqué de vérifier si votre idée d'IA fonctionne réellement avant d'y consacrer du temps et de l'argent.

D'après mon expérience, il existe certains scénarios dans lesquels un PoC sur l'IA n'est pas facultatif. Si l'un d'entre eux vous semble familier, il est temps de freiner et d'effectuer une PoC :

Identifier et atténuer les risques

Même l'idée la plus géniale en matière d'IA peut se heurter à des obstacles lorsque vous essayez de la mettre en pratique. Les données peuvent être encombrées, les modèles peuvent ne pas être performants et l'intégration avec vos systèmes actuels peut s'avérer plus difficile que prévu.

Prenons l'exemple d'un outil d'IA destiné à repérer les problèmes de qualité sur une chaîne de production. À première vue, cela semble simple, mais les défauts peuvent varier considérablement, allant de subtiles différences de couleur à des fissures microscopiques. Un test de validation montre rapidement si vos caméras capturent suffisamment de détails, si votre étiquetage est parfait et si le modèle s'adapte bien aux changements d'éclairage ou de matériaux.

Sauter le PoC pourrait signifier perdre des mois et épuiser votre budget pour un système qui ne fonctionnerait pas une fois déployé. L'identification et l'atténuation de ces risques à un stade précoce sont essentielles pour gagner du temps et de l'argent et éviter de futurs maux de tête.

Gagner du temps et réduire les coûts

Contourner un PoC semble généralement plus rapide, jusqu'à ce que ce ne soit plus le cas. Sans cela, les équipes se heurtent souvent à des problèmes inattendus à mi-parcours du développement. Et les résoudre plus tard ? C'est beaucoup plus coûteux que de les détecter à temps.

Imaginons que vous construisiez un chatbot d'IA pour répondre aux questions des clients. Cela semble assez simple. Mais votre PoC révèle quelque chose que vous n'aviez pas prévu : les clients utilisent des tonnes d'argot, d'erreurs de synthèse vocale et de formulations bizarres. C'est un bon indice que vous aurez besoin d'une mise au point NLP supplémentaire. Et il est préférable de le découvrir avant de lancer l'application et d'épuiser votre budget à mi-parcours.

Gagner la confiance et l'adhésion des parties prenantes

Les PDG, les investisseurs et tous ceux qui tiennent les cordons de la bourse ne vont pas faire confiance à un projet d'IA simplement parce qu'il a l'air cool. Ils veulent quelque chose de concret sur lequel s'appuyer. C'est là qu'un PoC devient votre meilleur ami. Des mesures réelles telles que la réduction des erreurs ou l'accélération des processus l'emportent de loin sur n'importe quel pitch deck en papier glacé.

Imaginez une boutique de commerce électronique de taille moyenne qui teste des recommandations de produits basées sur l'IA. Un test rapide pourrait montrer une augmentation de 15% de la valeur moyenne du panier parmi les utilisateurs testés. Ce type de données concrètes est très parlant et permet de gagner plus de soutien qu'une douzaine de diapositives sur la stratégie.

Améliorer la compréhension des processus

L'IA ne fonctionne pas en vase clos. Elle touche les flux de travail, les équipes et même la manière dont les décisions sont prises. Un PoC vous permet de voir comment les gens interagissent réellement avec la nouvelle technologie et de signaler les changements nécessaires pour un déploiement en douceur.

Par exemple, vous mettez peut-être en œuvre l'IA pour optimiser les itinéraires de livraison. Au cours du PoC, vous découvrez que le personnel de l'entrepôt passe outre certains itinéraires générés par l'IA parce que les chauffeurs connaissent parfaitement certains quartiers. Il s'agit là d'une information cruciale que vous n'auriez jamais pu obtenir si vous aviez procédé directement à une mise en œuvre à grande échelle.

Évaluation de la viabilité technique et opérationnelle

Votre modèle peut briller dans un petit bac à sable bien ordonné, mais peut-il gérer des flux de données en temps réel, des milliers de requêtes par seconde et des obstacles réglementaires ? Un PoC pousse votre système juste assez pour identifier les goulets d'étranglement bien avant qu'ils ne vous fassent perdre la tête en production.

Imaginez que vous lanciez une détection de la fraude en temps réel pour les transactions en ligne. Un PoC pourrait révéler que votre pipeline de données a du mal à mettre à jour le modèle en temps quasi réel ou que les achats transfrontaliers déclenchent une vague de faux positifs. L'identification précoce de ces pièges fait la différence entre une solution d'IA résiliente et une solution qui s'effondre au moment où on en a le plus besoin.

Prenez le risque et voyez si votre idée d'IA tient la route.

Scénarios dans lesquels un PoC d'IA devient superflu

Même si je plaide en faveur de l PoC sur l'IAMais je ne prétendrai pas que c'est toujours indispensable. Dans certains cas, la création d'un preuve de concept c'est comme construire un échafaudage pour changer une ampoule - c'est trop technique et c'est une perte de temps.

C'est à ce moment-là qu'il est préférable d'ignorer le PoC et de passer directement à l'action ou de se demander si l'IA est l'outil adéquat.

Le problème est trop simple

L'apprentissage automatique n'est pas nécessaire pour tous les problèmes. Lorsqu'une règle ou un script simple suffit à faire le travail, l'ajout de l'IA ne fait que rendre les choses plus lentes, plus complexes et plus difficiles à maintenir.

Supposons que vous souhaitiez envoyer une alerte lorsque les stocks tombent en dessous d'un certain seuil. Il s'agit là d'un cas évident pour une configuration basée sur des règles - pas besoin de faire appel à un réseau neuronal.

L'objectif de l'IA est de résoudre des problèmes que la logique traditionnelle ne peut pas résoudre. À moins qu'il n'y ait un véritable défi à relever, l'IA peut être plus une distraction qu'une solution. Et si vous l'utilisez uniquement pour cocher la case, c'est un signe clair qu'il faut repenser votre approche.

Il existe déjà des modèles d'IA pré-entraînés

Il existe des tonnes de services d'IA pré-entraînés - reconnaissance d'images, conversion de la parole en texte, traduction, etc. Il est souvent moins coûteux et plus rapide d'adopter ces outils qui ont fait leurs preuves que de créer ses propres outils à partir de zéro.

Par exemple, si vous avez besoin d'un outil OCR pour numériser des reçus et qu'une solution tierce est déjà très précise, pourquoi passer des semaines sur un prototype personnalisé ? Je pense que lorsqu'une option éprouvée est déjà sur le marché, il n'y a pas lieu de réinventer la roue. Il vaut mieux réserver son énergie aux défis qui exigent vraiment une solution personnalisée.

L'analyse de rentabilité n'est pas claire

Parfois, les équipes s'enthousiasment pour l'IA avant d'avoir cerné le problème réel qu'elles tentent de résoudre. Lorsqu'il n'y a pas de valeur claire sur la table, un PoC d'IA peut rapidement se transformer en un énorme gouffre de temps et de budget.

Imaginez que votre équipe veuille créer un chatbot d'IA simplement parce que tout le monde le fait. Si vous ne pouvez pas expliquer en quoi il permettra de réduire les coûts ou d'améliorer l'expérience client, la seule chose qu'un PoC prouvera, c'est que vous pouvez construire un chatbot. À ce stade, il est plus judicieux de procéder à une vérification rapide de la faisabilité et de définir d'abord les véritables objectifs.

Contraintes budgétaires et temporelles

Parfois, vous n'avez tout simplement pas la place pour un cycle complet de PoC. Vous avez peut-être besoin d'un chatbot IA pour une campagne de marketing saisonnière, et vous avez deux mois au maximum. Le temps de terminer un PoC, la saison serait déjà terminée.

Dans de telles situations, il est plus sage de lancer un prototype léger, d'obtenir un retour d'information immédiat et d'affiner à la volée. Bien sûr, un PoC approfondi est idéal pour les projets importants ou complexes, mais si vous êtes pressé par le temps, une approche agile de type "test-and-iterate" peut être votre meilleur atout.

L'IA a déjà fait ses preuves dans l'industrie

Si vous travaillez sur une solution d'IA qui a été testée dans votre secteur, un PoC pourrait simplement ralentir les choses. Il n'est pas nécessaire de revalider ce que tout le monde sait déjà fonctionner.

Prenons l'exemple de la détection du spam par l'IA pour une plateforme de courrier électronique. Les données sont nombreuses, les schémas sont bien compris et les modèles disponibles sur étagère font du bon travail. À moins que vous ne vous attaquiez à quelque chose de vraiment inhabituel, comme la détection de liens cachés ou l'analyse d'images intégrées, un PoC ne vous apportera pas d'informations que vous ne possédez pas déjà.

Pièges courants dans les projets d'IA sans PoC

Tout le monde est impatient de transformer les données brutes en informations, d'automatiser les décisions et de battre la concurrence. J'ai bien compris. Mais l'abandon du preuve de concept pour aller plus vite se retourne généralement contre elle et finit par coûter beaucoup plus cher au bout du compte.

Dans cette section, je vous présenterai les pièges les plus courants que j'ai vus lorsque des équipes omettent le PoC et je vous expliquerai pourquoi le fait de franchir cette petite étape dès le début peut faire le succès ou l'échec de votre projet d'IA.

Les données : la base qui manque souvent

D'après mon expérience, la force d'un modèle d'IA dépend des données qui le sous-tendent. Pourtant, de nombreux PoC sont lancés avec des ensembles de données trop petits, mal nettoyés ou à peine pertinents, ce qui fait grimper les coûts et ralentit les délais.

Même les "bonnes" données peuvent échouer si elles ne reflètent pas les conditions réelles. Par exemple, l'utilisation de clips vidéo génériques au lieu de séquences de vidéosurveillance d'une usine peut être très efficace dans un laboratoire, mais ne pas fonctionner dans la production réelle. En bref, si vos données ne sont pas à la fois de haute qualité et réellement représentatives de votre environnement, toutes les promesses de votre PoC ne se traduiront pas en succès opérationnel.

Des délais irréalistes et des objectifs trop ambitieux

Souvent, on a la fausse impression que parce qu'un PoC n'est qu'un test ou un prototype, tout devrait être fait rapidement. Mais en réalité, s'attendre à construire un modèle d'IA très performant dans un délai très court peut constituer un sérieux écueil. Contrairement au développement de logiciels traditionnels, le travail d'IA nécessite plusieurs étapes itératives : collecte de données, nettoyage, entraînement du modèle et validation approfondie. La précipitation dans ces processus conduit généralement à un modèle qui n'est pas assez robuste pour des applications réelles.

En outre, ce qui semble être un prototype simple sur le papier cache souvent une grande complexité technique. Des calendriers accélérés peuvent fournir une preuve superficielle, mais sans la rigueur nécessaire pour la transformer en un système prêt pour la production, vous vous retrouverez avec des défis non résolus en matière d'intégration et de maintenance à long terme.

Mesures et attentes non définies en matière de réussite

Sans objectifs précis et mesurables, il est difficile de savoir si votre PoC fonctionne vraiment ou s'il est simplement beau dans une démo. Je suggère de définir dès le départ des mesures telles que la précision, le rappel, le taux d'erreur ou les seuils de retour sur investissement, afin que les performances soient directement liées à la valeur commerciale.

Et si les ingénieurs et les parties prenantes ne sont pas d'accord sur ce que signifie la réussite, vous risquez de construire un produit qui répond aux spécifications mais qui n'est pas à la hauteur sur le plan opérationnel. Veillez à ce que les indicateurs clés de performance, l'impact opérationnel et les attentes des décideurs soient synchronisés dès le premier jour afin d'éviter un modèle qui brille sur le papier mais qui ne fonctionne pas en production.

Une mauvaise compréhension du processus de développement de l'IA

L'une des erreurs les plus courantes que je constate est de traiter une PoC sur l'IA comme un sprint de codage rapide. Mais l'IA ne consiste pas à écrire du code et à s'arrêter là. Vous avez affaire à des données désordonnées, à des ajustements de modèles et à une validation dans le monde réel.

Imaginez que vous donniez trois semaines à votre équipe pour prouver qu'un modèle d'IA peut prédire les pannes d'équipement. Sur le papier, cela peut sembler faisable. Mais lorsque vous commencez à creuser, vous trouvez des lacunes dans les données, vous vous rendez compte que les fonctionnalités doivent être révisées et vous découvrez que vous avez besoin de plusieurs cycles de réglage pour obtenir une précision même élémentaire. Si vous vous précipitez, vous vous retrouverez avec une démo qui semble bonne dans le vide, mais qui s'effondre en production.

Même les tâches d'IA de base cachent souvent plus de complexité que prévu. Elles peuvent rapidement se transformer en mois de traitement des cas limites, d'affinage des pipelines de données et de préparation à l'intégration. Si votre calendrier est trop serré ou votre champ d'application trop large, le PoC ne vous montrera pas si votre IA fonctionne. Vous apprendrez seulement combien d'angles vous avez dû couper pour respecter le délai.

Défis en matière d'intégration et d'évolutivité

Un PoC peut fonctionner parfaitement dans un environnement contrôlé, mais dès que vous le branchez sur des systèmes réels avec des données en temps réel et des utilisateurs réels, tout devient plus difficile.

Par exemple, vous avez peut-être un PoC pour détecter les pannes d'équipement dans une seule usine. Il fonctionne parfaitement en laboratoire. Mais dès que vous le déployez sur plusieurs sites, vous découvrez que chaque site utilise des capteurs différents, a des formats de données différents ou dépend de configurations matérielles uniques. Soudain, votre PoC bute sur des problèmes qu'il n'a jamais rencontrés lors des tests.

Il ne s'agit là que de l'intégration. Ajoutez maintenant l'échelle : votre PoC a traité 10 000 enregistrements lors des tests, mais les opérations réelles lui en imposent des millions chaque jour. Sans de solides pipelines de données, une conception modulaire et une préparation au cloud, votre PoC prometteur peut s'arrêter.

En d'autres termes, si l'intégration et l'évolutivité ne sont pas à l'ordre du jour dès le premier jour, vous ne ferez que retarder le moment où ces problèmes se transformeront en véritables crises.

Manque de ressources et d'expertise

L'IA n'est pas quelque chose qu'un développeur full-stack seul peut improviser pendant le week-end. Vous avez besoin de data scientists, d'ingénieurs ML et d'experts du domaine qui tirent tous dans la même direction.

Supposons que vous confiez un projet NLP à une excellente équipe Java qui n'a aucune expérience en matière de formation ou de réglage de modèles. Qu'obtiendrez-vous ? Des sprints retardés, une pile de dettes techniques et une démo qui ne quitte jamais le terrain de jeu.

Si les bonnes compétences ne sont pas présentes dès le premier jour ou au moins prêtes à intervenir en cas de besoin, vous vous exposez à des blocages, à des remaniements et à un PoC qui n'aboutira rapidement à rien.

Gestion des risques et conformité réglementaire

Une démonstration de faisabilité peut sembler sans grand enjeu, mais la sécurité, la conformité et des attentes réalistes sont toujours importantes. Utiliser des enregistrements d'utilisateurs réels dans un PoC sur l'IA sans les rendre anonymes, et vous pourriez violer les lois sur la protection de la vie privée avant même de commencer.

Il est tout aussi risqué de faire des promesses exagérées. Présenter le PoC comme étant presque prêt pour la production, et si le modèle se déforme sous la pression du monde réel, la confiance des parties prenantes s'en trouve ébranlée. Sauter les contrôles de conformité ou gonfler les résultats peut faire avancer les choses plus rapidement, mais les conséquences - problèmes juridiques, atteintes à la réputation, retards dans les déploiements - coûtent bien plus cher.

Traitez correctement les données sensibles, gardez vos demandes d'indemnisation à la base et enregistrez les risques dès le premier jour. C'est ainsi que vous éviterez des surprises douloureuses par la suite.

Comment développer un PoC d'IA efficace avec Innowise

Une minute, vous avez une démonstration tape-à-l'œil - peut-être qu'elle prédit des choses, peut-être qu'elle automatise quelques clics - et tout le monde est en train de perdre la tête. Quelques semaines plus tard, le modèle est bancal, les résultats sont contradictoires et ce PoC brillant prend la poussière dans un fil de discussion Slack oublié.

C'est une histoire bien trop familière. Chez Innowise, nous faisons les choses différemment. Notre équipe traite chaque PoC sur l'IA comme un véritable produit dès le premier jour - ni un jouet, ni une expérience jetable. De vrais objectifs. De vraies boucles de validation. Une véritable stratégie pour ce qui se passera une fois que l'engouement pour la démo se sera estompé.

Voici ce que notre Développement du PoS se présente comme suit.

Étape 1 : Définition du problème et des objectifs

La première chose que nous demandons à nos clients, c'est : "Quel est le problème réel que nous devons résoudre ?" Nous ne sommes pas là pour faire de l'IA pour l'IA. Vous souhaitez peut-être automatiser 30% de votre charge de travail d'assistance. Peut-être voulez-vous détecter les défauts de fabrication avant qu'ils ne fassent exploser votre budget. Quoi qu'il en soit, si vous ne pouvez pas définir une cible claire, vous ne ferez que jeter de la technologie sur le mur en espérant que quelque chose collera.

Et voici l'autre point non négociable : faire venir tout le monde à la table des négociations le plus tôt possible. Pas seulement les informaticiens. Nous parlons ici des chefs d'entreprise, des équipes d'exploitation, du personnel d'assistance, des spécialistes des données - de tous ceux qui souffrent au quotidien. J'ai vu des modèles brillants rester inutilisés parce que les personnes qui en avaient réellement besoin n'étaient pas au courant. Ne soyez pas ce projet.

Étape 2 : Évaluer la disponibilité et la qualité des données

La qualité de l'IA dépend toujours de la qualité des données. Si vos données sont dispersées, obsolètes ou pleines de trous, aucun modèle sophistiqué ne pourra les sauver. Pour commencer, nous examinons attentivement les données dont vous disposez déjà (journaux transactionnels, comportement des utilisateurs, flux de capteurs) et nous les nettoyons à l'aide d'outils tels que Pandas ou NumPy.

Si vos données sont incomplètes, nous chercherons à combler les lacunes. Parfois, cela signifie qu'il faut générer des enregistrements synthétiques avec des outils comme DataSynthesizer ou Synthpop, en particulier lorsqu'il s'agit d'informations sensibles ou d'événements rares.

Par exemple, nous avons un jour travaillé avec une société de transport international qui disposait de téraoctets de données de suivi. Sur le papier, tout semblait parfait jusqu'à ce que notre équipe se penche sur la question. Plus de 30% des enregistrements manquaient d'horodatage et certains relevés de capteurs étaient complètement erronés en raison de problèmes d'étalonnage. Si nous nous étions lancés directement dans la modélisation, le PoC se serait effondré pour de mauvaises raisons. Au lieu de cela, nous avons nettoyé les données, comblé les lacunes, puis nous sommes passés à la modélisation.

La leçon à en tirer ? Ne construisez pas votre IA sur des sables mouvants. Commencez par consolider vos données.

Étape 3 : Choisir les bons outils et les bonnes technologies

Notre objectif est de vous aider à choisir l'outil le mieux adapté à vos besoins. des projets novateurs de validation du concept. Si un simple modèle scikit-learn permet de faire le travail plus rapidement et à moindre coût, c'est notre choix. Nous avons construit des systèmes de reconnaissance d'images robustes en utilisant YOLO ou Detectron2, mais nos experts ont également orienté nos clients vers la ML classique lorsqu'elle permet d'atteindre les objectifs de l'entreprise sans les inconvénients supplémentaires.

Pour l'infrastructure, tout dépend de ce qui convient le mieux à votre configuration. Notre équipe peut opter pour Amazon SageMaker, la plateforme d'IA de Google Cloud ou Azure Machine Learning. Et si vous avez besoin d'une mise à l'échelle importante, Docker et Kubernetes sont nos choix de prédilection.

Étape 4 : Élaboration d'un modèle de base

Rien ne tue un PoC plus rapidement que la sur-ingénierie. J'ai vu des équipes consacrer des mois à la construction d'un modèle parfait et surdimensionné, pour découvrir ensuite qu'il ne résolvait pas le bon problème ou que personne n'en avait besoin.

C'est pourquoi notre équipe opte d'emblée pour une solution minimale. Pas de cloches, pas de sifflets, pas d'infrastructure massive. Juste un modèle de base qui répond à une question : Cette idée fonctionne-t-elle vraiment ? En général, cette première version se trouve dans un carnet Jupyter ou dans Google Colab. Rapide à mettre en place, facile à expérimenter, elle est parfaite pour obtenir des résultats préliminaires sans avoir à faire de gros efforts. Si nous sommes pressés par le temps pour une démonstration rapide, nous utiliserons un outil à code bas comme Azure ML Studio. Parfois, c'est la façon la plus intelligente de présenter un PoC fonctionnel aux décideurs sans brûler une tonne d'heures de développement.

J'ai construit des PoC entiers de cette manière : minuscules, peu élaborés, focalisés sur un objectif précis. Et si ce modèle de base augmente la précision de 15% ou supprime 20% de tâches manuelles, c'est notre feu vert pour passer à l'échelle supérieure. Le reste viendra plus tard.

Étape 5 : Itération et validation

Une fois que le modèle de base semble prometteur, notre équipe le met à rude épreuve. Nous l'entraînons, le testons, le modifions et le répétons encore et encore, jusqu'à ce que nous obtenions des résultats stables ou que nous nous heurtions à un mur. C'est là que la validation croisée et le réglage des hyperparamètres entrent en jeu (GridSearchCV, Keras Tuner, Optuna).

Et lorsqu'il s'agit de validation, nous ne nous contentons pas de jeter un coup d'œil et d'espérer le meilleur. Nos experts s'intéressent de près aux mesures qui nous permettent de savoir si le modèle fonctionne bien (ou mal) : les matrices de confusion et les courbes ROC pour la classification, le MSE et le R-carré pour la régression.

En outre, nous enregistrons tout dans MLflow : chaque expérience, chaque paramètre et chaque version. Ainsi, si quelqu'un demande pourquoi la version 17 est plus performante que la version 20, nous pouvons déterminer exactement ce qui a changé.

Étape 6 : Planification de l'intégration et de l'évolutivité

Dès le premier jour, nous réfléchissons à la manière dont votre modèle d'IA fonctionnera dans le monde réel. Peut-être a-t-il besoin d'envoyer des données à votre CRM, de tirer des informations de votre ERP ou de déclencher des actions dans votre plateforme existante. Quoi qu'il en soit, notre équipe s'en préoccupe dès le départ.

Pour l'intégration, nos spécialistes créent généralement une API RESTful (Flask ou FastAPI) afin que d'autres systèmes puissent facilement se connecter au modèle. Ensuite, nous emballons le tout dans Docker pour qu'il reste stable et facile à déployer n'importe où.

Pour l'évolutivité, nous apportons Kubernetes pour gérer et mettre à l'échelle tout automatiquement. Kafka gère les pipelines de données en temps réel. Et supposons que votre trafic soit imprévisible (bonjour les ventes de vacances ou les lancements de produits). Dans ce cas, nous utiliserons des outils sans serveur comme AWS Lambda ou Google Cloud Functions pour que votre système puisse gérer les pics soudains sans transpirer.

Étape 7 : Documenter le processus et communiquer avec les parties prenantes

Les projets d'IA s'effondrent rapidement lorsque seule l'équipe de développement sait ce qui se passe. C'est pourquoi notre équipe s'assure que tout le monde - les chefs d'entreprise, les équipes d'exploitation et les non-techniciens - peut suivre l'histoire. Bien sûr, le code se trouve sur GitHub, mais nous maintenons également des notes de synthèse faciles à digérer dans Confluence ou Markdown. Pas de jargon, pas de devinettes.

Et nous ne disparaissons pas dans une grotte de codeurs. Nos experts partagent des résultats intermédiaires, des démonstrations rapides, des mises à jour Slack et des vérifications sur le sable, de sorte que tout le monde voit les progrès et s'exprime rapidement..

Étape 8 : Évaluer, apprendre et planifier les prochaines étapes

En fin de compte, ce sont les résultats qui comptent. Notre équipe présente les mesures dans des tableaux de bord ou des rapports, en soulignant ce qui a fonctionné et ce qui doit être amélioré.

Si c'est une victoire, nous discutons des prochaines étapes - peut-être la mise en place d'un pilote ou un déploiement complet de la production. Si le PoC n'a pas fait mouche, nos experts cherchent à comprendre pourquoi. Parfois, cela signifie qu'il faut modifier les pipelines de données, changer d'algorithme ou repenser notre approche. Parfois, nous nous rendons compte que l'idée n'est tout simplement pas viable, et c'est tout à fait normal. Échouer rapidement avec de vraies idées, c'est mieux que de perdre des mois dans une impasse.

Testez votre vision de l'IA sans vous ruiner.

Pourquoi s'associer à Innowise pour un PoC sur l'IA ?

Un PoC sur l'IA vous offre un moyen rapide et peu risqué de tester l'efficacité de votre idée avant de vous lancer. Mais pour en tirer une réelle valeur ajoutée, vous avez besoin d'un partenaire qui connaît les ficelles du métier. Et c'est là que nous intervenons. Voici ce que vous obtenez lorsque vous faites équipe avec Innowise :

Expertise de bout en bout

Des ensembles de données désordonnés aux informations précises, nos ingénieurs de données, nos spécialistes de la modélisation moléculaire et nos experts en la matière gèrent l'ensemble du pipeline. Pas de lacunes, pas d'approximations.

Expérience confirmée

Avec plus de 1 300 projets à notre actif dans les domaines de la santé, de la finance et de la fabrication, nous savons comment transformer les idées d'IA en résultats qui font bouger l'aiguille.

A l'abri des risques et prêt pour l'audit

Nous verrouillons vos données et vérifions chaque case de conformité - GDPR, HIPAA, PCI DSS, PSD2 - tout l'alphabet, dès le premier jour. Ainsi, le PoC passe devant les auditeurs au lieu de se heurter à la paperasserie.

Une communication transparente

Nos spécialistes définissent des indicateurs de performance clés très précis et maintiennent une communication ouverte, de sorte que chacun sache exactement où en est le PoC et ce qui l'attend.

Des solutions à l'épreuve du temps

Nos experts intègrent l'évolutivité dans chaque construction. Lorsque votre PoC a passé les tests avec succès, il passe directement en production et continue de s'adapter à l'évolution de vos objectifs.

L'accent mis sur le monde réel

Notre équipe ne travaille pas avec des ensembles de données aseptisés ou des scénarios irréalistes. Nous nous attaquons aux données désordonnées, aux cas extrêmes et au type de contraintes auxquelles votre entreprise est réellement confrontée.

Prouvez qu'il fonctionne avant de faire tapis avec Développement de AI.

Ne construisez pas à l'aveuglette : validez d'abord

D'après ce que j'ai vu, un solide PoC d'IA - qu'il s'agisse d'un modèle prédictif classique, d'un pipeline de vision par ordinateur, ou même d'un modèle d'analyse de l'information - est un bon moyen d'améliorer la qualité de la vie. PoC sur l'IA générative - peut vous faire gagner beaucoup de temps, d'argent et de stress. Cela vous permet de voir clairement ce qui fonctionne réellement, où se situent les lacunes et si votre idée peut tenir la route en dehors d'un environnement de test. Vous ne voulez pas découvrir que votre modèle s'effondre sous la pression alors que vous avez déjà engagé des ressources importantes.

Par conséquent, avant de vous lancer dans un développement complet, je vous suggère de réaliser un petit PoC ciblé en utilisant des données commerciales réelles. Cela transforme les suppositions en preuves tangibles et vous donne la confiance nécessaire pour doubler la mise ou vous retirer, sans regrets.

Maksim Hodar

Responsable de la transformation numérique, DSI

Avec plus de 8 ans d'expérience dans la transformation numérique, Maksim transforme les défis technologiques complexes en gains commerciaux tangibles. Il a une véritable passion pour l'alignement des stratégies informatiques sur les objectifs à grande échelle, garantissant une adoption numérique sans problème et une performance opérationnelle d'élite.

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