Services de développement AI MVP

Qu'est-ce qu'un MVP de l'IA ?

Un MVP d'IA est un produit minimum viable qui possède le strict minimum de caractéristiques nécessaires pour présenter la preuve de concept de votre idée en utilisant des données réelles en temps réel avec le moins d'efforts et de temps possible pour le développement. Un MVP d'IA comprend des modèles formés, des données en temps réel et une interface fonctionnelle à des fins de test.

Combien de temps faut-il pour construire un MVP ?

La construction d'un MVP prend généralement entre 5 et 8 semaines, en fonction de la taille, de la complexité et des exigences du projet. Une fois le MVP construit et prêt à fonctionner, vous pouvez lancer vos premières séries de tests utilisateurs. Les projets de plus grande envergure, avec des MLOps complets, un déploiement CI/CD et une architecture évolutive, peuvent prendre au moins 10 semaines, en fonction de la complexité de l'ensemble de données et des exigences en matière d'intégration.

Quel est le coût d'un MVP pour l'IA ?

Le prix de la création d'un MVP d'IA à l'aide de nos services de développement de MVP d'IA commence généralement à $15k pour un modèle, une API et une interface utilisateur de base. Le coût final de la création d'un MVP utilisant l'IA dépend de la qualité et de la disponibilité des données, ainsi que de la complexité du modèle, de l'expérience utilisateur et de votre infrastructure cloud.

Un MVP peut-il évoluer vers un produit complet ?

Oui, tous nos MVP IA sont déployés à l'aide d'une architecture conçue pour une croissance facile et une connexion immédiate avec leur filière de production. Chaque AI MVP que nous créons comprend un plan de croissance qui montre comment un AI MVP spécifique est développé en une solution d'entreprise complète sur la base d'une série d'étapes spécifiques, de sources de données requises et du coût associé à son développement.

Quelles sont les données nécessaires au développement d'un MVP IA ?

Le type de données nécessaires au développement d'un MVP d'IA dépend du type de modèle créé. Par exemple, les modèles de classification nécessitent généralement un minimum de plusieurs centaines d'exemples étiquetés par classe en entrée, tandis que les modèles basés sur la prédiction ont généralement besoin de données supplémentaires. Lorsque vous commencez à travailler sur un projet avec nous, nous évaluons la disponibilité de vos données et déterminons la préparation nécessaire avant le début du développement.

Comment valider les modèles d'IA ?

Nous utilisons deux méthodes pour valider les modèles : nous les évaluons d'abord à l'aide d'un ensemble de tests indépendants, puis en utilisant les interactions avec les utilisateurs lors de la phase de lancement du MVP. Ces deux méthodes permettent de valider que le modèle peut produire des résultats satisfaisants en dehors de l'ensemble de données d'apprentissage avec des données réelles.

Faut-il disposer d'un vaste ensemble de données avant de lancer un projet de développement d'un MVP d'IA ?

Il n'existe pas de directives strictes quant à la taille de votre ensemble de données ; en fait, de nombreuses équipes de développement de MVP d'IA commencent leurs projets avec des données limitées. Notre équipe utilise différentes approches pour collecter des données, telles que l'annotation ciblée, la génération de données artificielles par le biais du processus de simulation ou l'utilisation de l'apprentissage par transfert pour parvenir à un modèle viable avec des ensembles de données plus restreints. Nous définissons le plancher de données réaliste pour votre cas d'utilisation spécifique au cours de la phase de cadrage.

Que se passe-t-il si la validation du MVP par l'IA montre que l'idée doit être modifiée ?

Un résultat de validation négatif ou mitigé est un succès en soi, car il signifie que le MVP a fait son travail et a évité à votre équipe un investissement beaucoup plus important dans la mauvaise direction. Nous créons un rapport qui contient à la fois une réponse Go/No-Go au résultat du MVP de votre idée et des précisions sur ce que vous devez faire pour faire pivoter votre idée avant de passer à l'étape de développement suivante.

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