Je reprend l'entretien d'ActuaIA avec Adrien Gabeur (Sinequa) sur les pièges à éviter avant de se lancer dans un projet d'IA (Intelligence Artificielle).
Trop d’entreprises lancent ces projets IA sans avoir une idée précise des problèmes qu’elles veulent résoudre, ainsi que des retombées positives qu’elles souhaitent générer pour leurs opérations et leurs résultats.
Tous les processus de gestion de projet mis en place par les équipes informatiques peuvent — et doivent — être appliqués à tout projet d'IA
Nombre d’entreprises ont commencé à expérimenter autour de l'IA avec la création de laboratoires de data science. Alors que le but n’est pas de trouver le modèle parfait en lab, mais de livrer des prédictions fiables pour impacter les opérations positivement et durablement.
L’objectif ne consiste pas uniquement à atteindre le point où le Machine Learning fait partie de l’environnement de production : il doit également aider à atteindre les objectifs métier.
Pour plus de détails, voir https://www.actuia.com/contribution/adrien-gabeur/intelligence-artificielle-les-4-pieges-a-eviter-avant-de-se-lancer/