Quelles sont les étapes d’un projet IA ?
Après avoir discerné les cas d’usage à impact dans lesquels l’IA va améliorer votre entreprise, la coordination de l’ensemble des départements ainsi qu’un plan d’action précis sont les prochaines étapes à suivre. Idée. Collaboration et Méthodologie sont les maîtres mots.
Ce qu’il faut retenir :
| 1 | Le cycle de vie d’un projet IA comporte 4 phases : conception, développement, déploiement et formation des utilisateurs finaux. |
| 2 | Dans un projet d’intégration d’IA dans l’entreprise, la DG, les managers, les équipes opérationnelles et la DSI doivent être impliqués. |
| 3 | Les aspects suivants doivent être considérés dans le cadre d’un projet d’IA : légal, environnemental et éthique. |
| 4 | L’IA peut être implémentée soit via un outil clé en main, soit via une entreprise spécialisée pour un développement sur mesure visant un résultat personnalisé. |
Quel est le cycle de vie d’un projet IA ?
De nombreux projets IA naissent dans les entreprises. Les phases d’un projet IA sont similaires à celles d’un projet web classique :
- Phase 1 : idéation et conception
- Phase 2 : développement (réalisation)
- Phase 3 : déploiement et exploitation
- Phase 4 : formation des utilisateurs aux outils augmentés par l’IA
Durant les phases de développement, de déploiement et d’exploitation, l’idéal est évidemment de se faire accompagner par une entreprise d’ingénierie logicielle. Elles développent des outils dans lesquels sont intégrés l’IA et apportent aussi du conseil.
Dans la plupart des cas, l’IA est intégrée dans des systèmes existants, à travers le développement d’API.
L’it outsourcing est recommandé dans le cadre d’un projet d’IA.
De plus, faire appel à un prestataire externe spécialisé, c’est également s’assurer d’être accompagné sur la meilleure structure de données à adopter. Les acteurs de l’ingénierie informatique développent et optimisent les algorithmes et valident la robustesse des outils.
Si vous souhaitez en savoir plus les différents enjeux pour les entreprises d’adopter l’IA, rendez-vous sur notre article dédié : La révolution IA : transformation du travail et des entreprises.
Étape 1 : départements et métiers à impliquer dans la conception d’un projet IA
Pour faire émerger les cas d’usages IA qui seront utiles à l’entreprise, il s’agit tout d’abord de faire une liste des idées potentielles. Ensuite, la liste sera priorisée en fonction de l’importance de l’impact de chaque idée sur les métiers de l’entreprise. Il convient également de trier cette liste selon les faisabilités techniques.
L’ensemble des services sont sollicités dans cette phase d’idéation et de conception de projet IA, à savoir :
- La direction générale qui détient la vision stratégique et sait si le projet d’IA est bien aligné sur les objectifs de l’entreprise.
- Les managers et responsables de département, qui eux vont posséder des insights précis sur les processus métiers. Ils sont de très bons interlocuteurs pour identifier les voies d’amélioration possibles avec l’IA.
- Les collaborateurs, ancrés dans l’opérationnel, vont quant à eux apporter des retours d’expérience sur les défis courants et les problématiques récurrentes qu’ils aimeraient voir résolus ou allégés grâce à l’intégration de l’IA.
- La DSI, aura pour rôle de rendre compte sur la faisabilité technique des pistes énoncées et de donner une estimation des ressources en développeurs nécessaires pour développer le projet IA.
Différents métiers vont travailler de concert au sein du projet :
- Le chef de projet IA, doté d’une pensée en arborescence, agit comme chef d’orchestre coordonnant les multiples intervenants sur le projet.
- Le ou les spécialistes métiers. L’IA sera développée ou intégrée pour un métier précis. Le spécialiste métier travaille à la définition des usages finaux et prend en considération les contraintes métier à respecter.
- L’expert IA a pour mission de détecter la solution IA la plus adaptée pour le projet et surtout les usages visés.
- Le responsable data gère et analyse les données qui seront manipulées. Il pourra lui aussi proposer des opportunités d’intégration de l’IA pour le projet.
- Le Business Analyste se concentrera sur les besoins métiers et sur le budget à prévoir.
- Enfin, le juriste est le garant que le projet d’IA respecte bien les lois en vigueur.
Étape 2 : développer le système IA
Le développement de systèmes IA requiert de respecter certaines règles :
- Légal : il s’agit ici d’avoir connaissance du cadre légal comme la RGPD qui encadre l’utilisation des données personnelles.
- Éthique : afin de faire blocage au « biais algorithmique » qui véhiculent des résultats faisant preuve d’injustice ou discriminant, il est très important d’être très vigilant sur ce point.
Vous souhaitez en savoir plus sur les enjeux éthiques inhérents à l’IA ? Un autre article est disponible : Introduction à l’éthique de l’IA pour les entreprises.
- Environnemental : pour réduire les consommations énergivores des IA, se tourner vers des solutions d’IA open source, moins consommatrices en énergie, sont une alternative pour prendre soin de l’environnement.
S’appuyer sur l’it outsourcing pour le développement et la gestion d’un projet IA
En faisant appel à une entreprise effectuant de l’it outsourcing pour votre projet d’IA, vous aurez accès à :
- une étude de faisabilité de votre projet qui prend en compte vos moyens ainsi que vos objectifs,
- l’assurance de choix d’une IA compatible avec vos systèmes et outils,
- des recommandations technologiques selon les cas d’usage à mettre en place et les moyens à disposition,
- le développement d’un prototype d’IA sur lequel réaliser des premiers tests et éprouver les retours des utilisateurs finaux.
Étape 3 : la mise en ligne et la maintenance
Le déploiement de l’IA doit être planifié avec un plan de configuration minutieux sur les systèmes.
Les architectes seront sollicités en amont, avant le déploiement, afin de s’assurer que l’architecture IT va supporter la couche IA implémentée.
Il sera confié aux équipes DevOps ainsi qu’au chef de projet IA d’assurer la bonne continuité des opérations, après la mise en production de l’IA. L’extension de l’IA à d’autres domaines peut alors être envisagée, après s’être assuré, via des jeux de test, que les usages finaux en sont bien impactés positivement.
Enfin, un plan de sensibilisation et de formation doit être déployé pour accompagner les collaborateurs dans les nouveaux usages implémentés.
Fiche pratique – quelle option choisir pour le développement de votre projet d’IA ?
Selon votre situation, nous vous proposons la solution la plus adaptée.
| Votre situation | La solution la plus adéquate |
| Votre entreprise dispose d’une forte maturité technologique et vous avez déjà en interne des connaissances techniques solides ainsi qu’une compréhension claire de vos objectifs métiers. | Vous pouvez faire développement votre solution d’IA en interne en faisant appel à vos équipes d’ingénieurs IA et de data scientists. Vous pouvez également sous-traiter ce projet avec l’it outsourcing, chez un prestataire spécialisé, pour vous soulager de cette tâche. |
| Vos besoins métiers ne sont pas trop complexes et restent assez généralistes. De plus, votre budget est plutôt limité. | Dans ce cas, il pourrait être intéressant pour vous de vous tourner vers des plateformes d’IA en tant que service (AIaaS). Ces plateformes proposent des outils clés en main intégrables directement dans votre système. Des solutions logicielles prêtes à l’emploi existent également. En revanche, avec ce type de plateforme, la personnalisation sera limitée. |
| Vous recherchez un outil intégrant l’IA, développé sur mesure pour vos besoins métiers. | Confier votre projet à un prestataire externe spécialisé dans l’ingénierie informatique sera la solution la plus adaptée dans ce cas précis. |
Références :
Rapport : Les besoins en compétences, emplois et formations en matière d’intelligence artificielle en France
Article rédigé par Cathy Benetas, rédactrice web et spécialiste SEO