Plutôt que de procéder à un déploiement à grande échelle, les entreprises performantes lancent des projets d'IA minimaux viables (MVPs) pour tester l'impact de l'IA dans des scénarios réels.

• Amazon a utilisé la prévision de la demande basée sur l'IA pour optimiser la gestion des stocks avant d'étendre l'IA aux opérations de logistique et de chaîne d'approvisionnement.

• Pfizer a piloté l'IA dans la découverte de médicaments, réduisant ainsi les délais de développement et optimisant les coûts de recherche.

Cette approche, inspirée de la méthodologie Lean Startup, consiste à développer une version simplifiée d'un produit d'IA qui fournit sa proposition de valeur de base avec un minimum de fonctionnalités.

L'objectif principal est de valider les hypothèses, de recueillir les commentaires des utilisateurs et d'itérer le produit sans encourir de coûts de développement importants.

Les MVP d'Ia sont conçus pour tester si une solution d'IA peut résoudre efficacement un problème spécifique ou répondre à un besoin particulier. En lançant une version de base du produit, les entreprises peuvent rapidement évaluer la demande du marché, recueillir les commentaires des premiers utilisateurs et affiner leur offre avant d'investir massivement dans un produit complet.

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Composantes clés d'un MVP basé sur l'IA

• Modèle minimum viable (MVM) : Création d'un modèle d'IA de base pour tester si le problème peut être résolu à l'aide de l'apprentissage automatique. Par exemple, si vous développez un chatbot alimenté par l'IA, le MVM se concentrera sur les fonctionnalités conversationnelles de base plutôt que sur des fonctionnalités avancées telles que l'intelligence émotionnelle.

• Plateforme minimale viable : Au lieu de créer une infrastructure complète, l'accent est mis sur l'examen des données disponibles et sur l'identification des caractéristiques qui correspondent à la solution envisagée. L'exploitation des services cloud permet de fournir une infrastructure évolutive sans coûts initiaux.

• Produit minimum viable (en termes de données) : Tester si la solution d'IA a un impact positif sur les indicateurs commerciaux et évaluer la nécessité d'utiliser l'IA. Certains problèmes peuvent être résolus à l'aide de méthodes plus simples, telles que l'heuristique ou les algorithmes#

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Avantages des MVP basés sur l'IA

• Risque réduit : En lançant une version de base, vous pouvez tester la demande du marché et recueillir des commentaires sans investir massivement dans un produit complet.

• Entrée plus rapide sur le marché : Les MVP basés sur l'IA permettent une entrée plus rapide sur le marché, ce qui permet un engagement précoce des clients et une collecte de commentaires.

• Qualité améliorée : Les commentaires des premiers utilisateurs aident à affiner le produit, en veillant à ce qu'il réponde plus efficacement aux besoins des utilisateurs.

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Étapes pour créer un MVP basé sur l'IA

1. Définissez le problème : Identifiez le problème et validez l'idée pour vous assurer qu'elle correspond aux besoins du marché.

2. Planifiez le MVP : Décrivez les principales caractéristiques et fonctionnalités qui seront incluses dans le MVP.

3. Conception et développement : Créez une version simple et fonctionnelle du produit Ia.

4. Testez et testez : Publiez le MVP, collectez des commentaires et itérez en fonction des informations des utilisateurs.

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Défis et considérations

• Qualité des données : Les MVP d'Ia ont besoin de données de haute qualité pour entraîner efficacement des modèles d'apprentissage automatique.

• Indicateurs de performance : Définissez des indicateurs de performance minimaux viables pour garantir que le produit d'IA répond aux exigences de l'entreprise.

• Partenariats et collaborations : Envisagez de former un minimum de partenariats viables pour tirer parti de compétences et de ressources complémentaires.

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Plan d'action :

• Sélectionnez un processus dans lequel l'IA peut avoir un impact immédiat.

• Mesurez les indicateurs clés de performance (KPI) tels que les gains d'efficacité et les économies de coûts.

• Faites évoluer les solutions d'IA efficaces dans tous les services.

La qualité de l'IA dépend des données qu'elle traite. La mauvaise qualité des données entraîne des prévisions inexactes et une automatisation défectueuse. 70 % des défaillances de l'IA sont dues à une mauvaise gestion des données.

Meilleures pratiques pour la préparation des données :

• Nettoyage des données : supprimez les doublons, corrigez les erreurs et normalisez les formats.

• Intégration des données : connectez les modèles d'IA à diverses sources de données pour obtenir des informations plus détaillées.

• Sécurité des données : garantissez la conformité aux lois sur la protection des données telles que le RGPD et le CCPA.

FedEx a amélioré l'efficacité des itinéraires de livraison en introduisant des données logistiques en temps réel dans des modèles d'optimisation alimentés par l'IA.

4. Formez vos équipes et favorisez l'adoption de l'IA

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L'adoption de l'IA n'est pas seulement un défi technologique, c'est un défi humain. La résistance des employés peut entraver le succès de l'IA.

Solutions pour vaincre la résistance :

• Offre Programmes de formation à l'IA pour améliorer les compétences des employés.

• Presentez l'IA en tant que outil collaboratif, and not a replacement.

• Favoriser une culture de continuous learning et innovation.

Walmart a intégré avec succès l'automatisation des effectifs pilotée par l'IA tout en requalifiant les employés, en réduisant la résistance et en augmentant les taux d'adoption de l'IA.

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5. Surveillez, optimisez et faites évoluer les solutions d'IA

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L'un des moyens les plus efficaces de suivre les performances de l'IA consiste à utiliser des analyses en temps réel. En surveillant en permanence les indicateurs clés de performance (KPI), tels que la précision, l'efficacité et les économies de coûts, les entreprises peuvent détecter les anomalies, identifier la dégradation des performances et ajuster les modèles en conséquence.

Des audits réguliers sont nécessaires pour atténuer les biais, améliorer la transparence et garantir le respect des normes éthiques. Les modèles d'IA formés à partir de données biaisées peuvent renforcer les inégalités existantes, entraînant des prises de décisions erronées et des risques de réputation. La réalisation d'examens périodiques des processus décisionnels liés à l'IA aide les organisations à identifier et à corriger les biais tout en garantissant l'alignement avec les exigences réglementaires telles que le RGPD et le CCPA.

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Conclusion

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L'intégration de l'IA dans les opérations commerciales nécessite une stratégie bien définie qui s'aligne sur les objectifs organisationnels. Les dirigeants doivent commencer par identifier les principaux besoins de l'entreprise, tester des solutions d'IA par le biais de MVP, garantir des données de haute qualité, former les employés et optimiser en permanence les modèles d'IA. En adoptant une approche structurée, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de l'IA et mener une transformation significative à l'ère numérique.