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Un jour pour accélérer son projet d’intelligence artificielle

Jerome

Post écrit par Laurence Morestin-Cadet, HPE France Pointnext CoE Lead Data Analytics & Artificial Intelligence

Difficile d’échapper à l’engouement médiatique qui entoure l’intelligence artificielle. Les succès remportés par les systèmes d’apprentissage automatique (machine learning et deep learning) sont si rapides et si spectaculaires que la liste des cas d’usage s’allonge de jour en jour. En moins de dix ans l’intelligence artificielle a quitté le domaine de la science-fiction pour s’inviter de manière très concrète dans les entreprises quelle que soit la nature de leurs activités. Conscientes qu’il est nécessaire d’élaborer une stratégie autour de l’Intelligence artificielle les entreprises sont souvent confrontées à la complexité des projets d’IA. Avant de parler technologies il est impératif de se poser les bonnes questions dans le cadre d’un atelier d’une journée proposé par HPE PointNext qui constituera le point de départ d’un projet d’IA. 

                     

 

HPE Artificial Intelligence Transformation Workshop.jpg

 

 

 

Les attraits de l’IA ne dispensent pas du temps de la réflexion

A l’avenir aucune entreprise ne pourra faire l’impasse de l’IA, c’est certain. Les enjeux financiers sont énormes et les analystes du Gartner estiment le marché dérivé de l’IA à 3.900 milliards de dollars en 2022. La tentation est donc forte de se lancer sans attendre dans cette course à l’IA si prometteuse. Le contexte y est favorable. Nous n’avons jamais disposé d’autant de données. On en comptera 175 Zettaoctets en 2025 dont plus de la moitié proviendra d’objets connectés. Les freins technologiques sont tombés peu à peu et le cloud a largement contribué à démocratiser l’usage de l’intelligence artificielle en mettant à disposition dans le cloud de nombreux services d’intelligence artificielle accessibles aux développeurs via des APIs. On ne compte plus les exemples d’utilisation réussis dans tous les secteurs d’activité. Il n’en demeure pas moins qu’un projet d’intelligence artificielle est transformationnel d’un point de vue business, organisation et technologie. Il fait souvent appel à un large écosystème. Par nature les systèmes de machine learning et de deep learning nécessitent un apprentissage qui est spécifique à l’environnement métier de l’entreprise et au cas d’usage choisi. Les solutions à base d’intelligence artificielle ne se limitent pas à des applications hébergées dans les centres informatiques, elles s’étendent dans le cloud et investissent le edge (équipements ou objets connectés). Face aux enjeux de l’IA et à la complexité des projets il est important de structurer son projet avec une approche méthodologique qui conduira à traduire le mieux possible des cas d’usage en infrastructures technologiques.

 HPE Artificial Intelligence Transformation Workshop 2.jpg                           

Un workshop pour démarrer son projet d’IA sur de bonnes bases.

L’intelligence artificielle est une combinaison de données, d’algorithmes et d’infrastructures informatiques destinés à supporter un cas d’usage spécifique. Le cas d’usage est donc le point de départ de tout projet d’intelligence artificielle. C’est pourquoi HPE PointNext propose un workshop interactif d’une journée, animé par ses experts, qui constitue le socle de départ d’un projet d’IA. Son but est de faciliter l’identification des cas d’usages pertinents répondant aux objectifs de l’entreprises et de s’assurer que les différentes organisations sont alignées tant sur les résultats à atteindre que sur les moyens à mettre en œuvre. Ce workshop repose sur une méthodologie en trois phases qui aboutit à la formalisation d’un plan de route contenant les différentes initiatives pour réaliser le projet.

  1. Sélectionner et analyser les cas d’usage. Un cas d’usage doit produire des améliorations sensibles et quantifiables sur une organisation ou sur une activité commerciale.
  2. Définir les résultats escomptés. Parmi les nombreuses actions permises par l’IA (description, diagnostic, interaction, prédiction, prescription) il convient de sélectionner celles qui se rapportent au cas d’usage choisi en se référant à des exemples concrets propres à son secteur d’activité.
  3. Évaluer les caractéristiques des données nécessaires. Chaque technologie d’IA nécessite un certain type de données. Il est donc capital de comprendre de quelles données on dispose, de celles dont on a besoin avec leurs caractéristiques et d’identifier les sources de données internes été externes.

 

Cette méthodologie conduit les équipes à formuler dans un document (statement of work) la description du travail à accomplir. Ce document constitue la première étape d’un plan de route dans lequel ou figureront les initiatives pour mener au maquettage (proof of concept) du cas d’usage discuté pendant cette journée de workshop.

 

Le principal objectif de workshop est de pouvoir établir les bases d’un projet d’intelligence artificielle dans un laps de temps réduit en associant les principales organisations à la réflexion et aux décisions.

Il permet pour le client, de garantir que le cas d’usage à mettre en œuvre est aligné avec les données disponibles et l’objectif business à atteindre. Il ne comporte pas par conséquent de démonstration de produit, de présentation d’architecture détaillée et n’aborde pas les considérations de design et de développement. Ce workshop correspond à la première partie d’une démarche complète sur l’IA (Explore- Experiment et Evolve) et qui s’inspire des principes du design thinking.

 

Pour plus d’information, visitez les liens :

 

Atelier de transformation HPE consacré à l’intelligence artificielle
https://h20195.www2.hpe.com/V2/GetDocument.aspx?docname=A00042611FRE

Services d'intelligence artificielle et centrés sur l’exploitation des données
https://www.hpe.com/fr/fr/services/consulting/big-data.html

Retrouvez mes posts précédents :
Miser sur l’intelligence artificielle pour réinventer la relation banque-client
Intelligence artificielle : Le jargon technique doit céder la place aux usages.
Maitriser l’IA pour éviter une nouvelle disruption

IA Business Development and NVIDIA Alliance manager
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À propos de l'auteur

Jerome

Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning, VDI, computing, datacenter

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