Les projets IA ont besoin d'une organisation avant d'avoir besoin d'un modèle

On parle beaucoup de modèles.

Beaucoup moins de l’organisation nécessaire pour les faire fonctionner.

Pourtant, un projet IA en production nécessite bien davantage qu’un Data Scientist et un modèle performant.

Les rôles qui font réellement la différence

Un produit IA nécessite généralement plusieurs capacités.

Product

Quel problème cherche-t-on à résoudre ?

Quelle valeur attend-on ?

Comment mesure-t-on le succès ?

Architecture

Comment la solution va-t-elle s’intégrer au système d’information ?

Comment va-t-elle évoluer ?

Quels seront ses coûts ?

Data

Les données sont-elles disponibles, fiables et gouvernées ?

MLOps / Engineering

Comment déployer, monitorer et maintenir la solution ?

Risk & Governance

Quels risques faut-il maîtriser ?

Quelles données peuvent être utilisées ?

Quelles décisions peuvent être automatisées ?

Change & Adoption

Qui va utiliser la solution ?

Comment le travail va-t-il évoluer ?

Que faut-il apprendre ?

Le modèle n’est qu’un composant

Un modèle peut être excellent et le produit rester un échec.

Parce qu’il n’est pas intégré.

Parce que personne ne l’utilise.

Parce que les données sont insuffisantes.

Parce que personne ne possède le produit.

Parce que le risque n’a pas été anticipé.

La maturité IA ne se mesure donc pas uniquement à la qualité des modèles.

Elle se mesure à la capacité de l’organisation à faire fonctionner durablement l’ensemble du système.

C’est probablement l’un des changements les plus importants dans le passage de l’expérimentation à l’industrialisation.

L’IA n’est pas seulement une technologie. C’est un système organisationnel.