rater ses initiatives IA - weave
Data driven

Comment rater ses premières initiatives en IA ?

10 juillet 2018

Devenez Data Driven !

Découvrez comment nos équipes de consultants hybridés regroupant des compétences en data science, marketing et data, peuvent vous aider à concrétiser vos projets !

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Les initiatives en IA dans les entreprises françaises grandes comme moyennes sont souvent encore synonymes d’échecs : des budgets qui explosent, des industrialisations avec des délais qui se rallongent, des ROI fortement challengés.

Au-delà des discours commerciaux des grands éditeurs américains de solutions qui font rêver, la situation est plus complexe.

Chez weave.data, nous pensons que l’IA ne doit pas être pensée comme un outil mais comme une transformation à opérer.
Une transformation qui doit se faire progressivement avec des freins à lever les uns après les autres et sur plusieurs fronts.

Voici un anti-guide pour s’assurer de rater ses premières étapes de cette transformation :

Ne pas fédérer autour du projet IA (ni le top management, ni les opérationnels) :

On pense souvent que le frein au changement vient de l’opérationnel. Dans ce type de sujet avec des impacts à long-terme, c’est bien souvent le top management qui peine à comprendre le plein potentiel des projets IA. Perdus dans les atteintes de leurs objectifs court termes, se projeter sur des sujets novateurs et prendre des risques semblent être la dernière des priorités.
Cela peut-être un travail de longue haleine, mais de l’opérationnel aux COMEX, c’est un nouveau paradigme qu’il faut instaurer.

Ne pas partir de la stratégie d’entreprise et des objectifs opérationnels :

Cela semble être une évidence, et pourtant, certaines équipes se concentrent trop sur la technologie, la mise en place opérationnelle, la beauté des algorithmies utilisées ou encore la nouveauté des insights générés. Indépendamment de la valeur générée, si celle-ci ne s’aligne pas avec les axes stratégiques de l’entreprise, vous aurez des difficultés à prouver l’intérêt de vos projets.

Penser que son organisation en l’état est prête :

L’IA désilote par sa nature : plus les informations sont complètes et transverses plus les algorithmes seront efficaces. Il faut repenser les organisations non pas en silo de métier mais en cercles concentriques autour de la donnée.
L’agilité et le lean sont des impératifs pour rendre la découverte et le test & learn efficients pour livrer des résultats tangibles pour le business et obtenir des ROI positifs.

Ne pas passer par une étape d’amélioration des données et de leur gouvernance :

Pour encore longtemps, l’intelligence artificielle deviendra efficace par l’apprentissage sur la base de vos données. La donnée est le carburant de votre IA. Donner du diesel à une voiture essence Sans plomb 98 et vous aurez du mal à faire plus de 10 mètres.
Pensez à la qualité, le volume, la complétude, l’accessibilité mais aussi à sa gouvernance et à sa maitrise.

Se dire que le réglementaire ce n’est que pour les juristes :

L’IA et le RGPD (Règlement Général européen sur la Protection des Données) est un sujet qui divise. Entre le « On anonymise tout, comme ça on est sûr d’être compliant » du juridique, et le « Moi par définition je ne sais pas ce que je cherche, donc je prends un max de données et on verra bien » du Data Scientist, il y a encore beaucoup de débats en perspective, y compris au sein de la Commission européenne.
Une chose est sûre : si le RGPD n’interdit rien, il encadre tout, y compris les initiatives IA. Pour éviter de se heurter systématiquement à un « Non » du DPO, voire risquer de fortes sanctions si vous passez outre, posez-vous les bonnes questions dès la genèse de vos projets IA (pourquoi prendre la date de naissance si la tranche d’âge suffit ? Vais-je devoir prévoir un changement au niveau du consentement client ? …)

Utiliser des algorithmes complexes car … bon le problème à résoudre est tout de même complexe !

Les algorithmies simples bien optimisées procurent souvent de bons résultats. Même plus rapidement qu’une algorithmie complexe qui nécessite un long travail avant d’avoir des résultats au moins aussi bon (même si le potentiel de progression est plus important).

Choisir une technologie et une infra de haut niveau avant d’avoir ses premiers résultats :

Penser à l’industrialisation en amont c’est bien. La prévoir avec des investissements importants sans même avoir des premiers résultats tangibles, c’est faire potentiellement face à un arrêt brutal de vos projets par votre direction.
Non, vos premières initiatives IA n’ont pas besoin de passer par des investissements massifs en technologie. C’est même souvent une erreur de penser qu’il faut penser scalabilité et large infrastructure dès le début. Comme on le dit en programmation : « premature optimization is the root of all evil », c’est aussi vrai en IA.
De nombreuses technologies open-source existent tant sur l’hébergement de vos données que sur le traitement et l’analyse.

Le démarrage des projets IA est toujours une étape complexe mais ô combien cruciale.
Dans ce cadre, weave.data aborde cette problématiques en hybridant les compétences :

  • Des designers pour penser les cas d’usage avec les métiers
  • Des experts métiers multi-industries pour renforcer les cas d’usage et acculturer opération et top management
  • Des consultants en gouvernance et organisation
  • Des experts en réglementation
  • Des data scientists chevronnés pour cadrer les équipes encore souvent trop juniors dans les entreprises

IA Data

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