Des chatbots du service client aux équipes marketing analysant les données des centres d’appels, la majorité des entreprises (environ 90 % selon des données récentes) ont commencé à explorer l’IA. Cependant, il existe une différence significative entre ceux qui expérimentent l’IA et ceux qui l’intègrent pleinement dans leurs opérations. Pour les entreprises qui investissent dans la science des données, obtenir un retour sur investissement nécessite d’intégrer profondément l’IA dans les processus métier.
L’IA améliore l’efficacité organisationnelle en automatisant les tâches répétitives, permettant ainsi aux employés de se concentrer sur des responsabilités plus stratégiques et créatives. Aujourd’hui, les entreprises exploitent différents types d’IA pour atteindre leurs objectifs. Des recherches récentes montrent que 67 % des entreprises utilisent l’IA générative pour créer de nouveaux contenus et données basés sur des modèles appris ; 50 % utilisent l’IA prédictive, qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique (ML) pour prévoir les événements futurs ; et 45 % utilisent le deep learning, un sous-ensemble du ML qui alimente à la fois les modèles génératifs et prédictifs. Pour bénéficier pleinement de l’IA, les organisations doivent prendre des mesures audacieuses pour accélérer le délai de rentabilisation de ces applications. C’est là qu’intervient l’IA opérationnelle.
L’IA opérationnelle implique l’application de l’IA dans des opérations commerciales réelles, permettant l’exécution de bout en bout des cas d’utilisation de l’IA. Il intègre l’IA dans les processus métier, traite les données en temps réel et fournit des informations exploitables pour automatiser les tâches, améliorer l’efficacité et prendre des décisions basées sur les données. En fin de compte, il simplifie la création de modèles d’IA, permet à davantage d’employés extérieurs au service informatique d’utiliser l’IA et fait évoluer efficacement les projets d’IA.
Adopter l’IA opérationnelle
Les organisations qui cherchent à adopter l’IA opérationnelle doivent prendre en compte trois piliers fondamentaux de mise en œuvre : les personnes, les processus et la technologie.
- Personnes: Pour mettre en œuvre une stratégie d’IA opérationnelle réussie, une organisation a besoin d’une équipe de plateforme ML dédiée pour gérer les outils et les processus requis pour opérationnaliser les modèles d’IA. Cette équipe sert de point de contact principal lorsque des problèmes surviennent avec les modèles : c’est l’expert à consulter lorsque quelque chose ne fonctionne pas. L’équipe doit être structurée de la même manière que les équipes informatiques ou d’ingénierie de données traditionnelles. Tout comme DevOps est devenu un modèle efficace pour organiser les équipes d’application, une approche similaire peut être appliquée ici via des opérations d’apprentissage automatique, ou « MLOps », qui automatisent les flux de travail et les déploiements d’apprentissage automatique.
- Processus: Pour renforcer la confiance dans la fiabilité de la mise en œuvre de l’IA dans une organisation, il est essentiel de standardiser les processus et les meilleures pratiques de déploiement des modèles en production. Par exemple, il devrait y avoir une procédure claire et cohérente pour surveiller et recycler les modèles une fois qu’ils sont en cours d’exécution (cela est lié à l’élément Personnes mentionné ci-dessus). À mesure que les organisations intègrent davantage l’IA dans leurs opérations et élargissent leurs cas d’utilisation, la standardisation de ces pratiques permet de maintenir un niveau élevé de confiance dans les méthodes et les modèles.
- Technologie: Les charges de travail qu’un système prend en charge lorsque les modèles de formation diffèrent de ceux de la phase de mise en œuvre. Alors que dans la phase d’expérimentation, la rapidité est une priorité, la phase de mise en œuvre nécessite davantage d’attention à la résilience, à la disponibilité et à la compatibilité avec d’autres outils. Pour cette raison, les organisations qui cherchent à tirer parti de l’IA opérationnelle ont besoin d’une plateforme d’IA opérationnelle qui prend spécifiquement en charge les exigences d’opérationnalisation, de gestion et de surveillance des modèles en production.
L’IA opérationnelle offre aux organisations des avantages significatifs, notamment des économies de temps et d’argent, ainsi que des avantages concurrentiels essentiels dans le paysage commercial actuel. Les principaux avantages de l’IA opérationnelle sont les suivants :
- Efficacité accrue grâce à l’automatisation des tâches
- Prestation de services améliorée
- Délai de mise sur le marché réduit pour les nouveaux modèles d’IA
- Coûts opérationnels réduits
- Capacités de prise de décision améliorées
De plus, l’IA opérationnelle offre une meilleure surveillance des modèles d’IA, ce qui est crucial pour les industries réglementées qui doivent gérer les risques avec diligence.
Cependant, le plus grand défi pour la plupart des organisations lors de l’adoption de l’IA opérationnelle est une infrastructure de données obsolète ou inadéquate. Pour réussir, l’IA opérationnelle nécessite une architecture de données moderne. Ces architectures avancées offrent la flexibilité et la visibilité nécessaires pour simplifier l’accès aux données dans toute l’organisation, briser les silos et rendre les données plus compréhensibles et exploitables. Ils prennent en charge l’intégration de diverses sources et formats de données, créant ainsi un cadre cohérent et efficace pour les opérations de données. Garantir des mises en œuvre efficaces et sécurisées de l’IA nécessite une adaptation et un investissement continus dans des infrastructures de données robustes et évolutives.
Apporter l’IA opérationnelle aux entreprises
Dans le but de surmonter les plus grands obstacles aux déploiements d’IA en permettant aux organisations de créer, opérationnaliser, surveiller, sécuriser et faire évoluer efficacement des modèles dans toute l’entreprise, Cloudera a acquis la plateforme et l’équipe d’IA opérationnelle de Verta, approfondissant sa propriété intellectuelle et ajoutant encore plus de talents à mieux servir ses clients avec une expertise inégalée et des solutions innovantes.
En tirant parti de la plateforme Verta, Cloudera est désormais équipé pour simplifier le processus de renforcement des ensembles de données privées des clients afin de créer des applications de génération augmentée par récupération (RAG) personnalisées et de réglage précis. En conséquence, les développeurs, quelle que soit leur expertise en apprentissage automatique, seront en mesure de développer et d’optimiser de grands modèles de langage (LLM) prêts pour l’entreprise. La plateforme Verta Operational AI prend en charge les charges de travail de production AI-ML dans les environnements informatiques les plus complexes. Le catalogue de modèles Verta, Model Operations et GenAI Workbench ont aidé des clients allant des startups d’IA aux entreprises Fortune 100 à gérer, exécuter et gouverner de manière transparente les modèles AI-ML sur site et dans le cloud.
L’adoption d’un état d’esprit opérationnel en matière d’IA aide les organisations à tirer pleinement parti des avantages de l’IA au sein de leur entreprise. C’est la différence entre une poignée de réussites en matière d’IA et le fait d’atteindre le point où l’ensemble de l’entreprise fonctionne grâce à l’intelligence.
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