L'intelligence artificielle

Entreprise : Construire un projet d’intelligence artificielle

Le concept d’intelligence artificielle n’est plus à présenter. 

Mais bon dans le doute, pour partir sur les mêmes bases, on va quand même replacer la définition juste ici : L’intelligence artificielle n’est ni plus ni moins un programme informatique qui permet de réaliser des actions nécessitant habituellement l’intervention d’une intelligence humaine.

Et voilà ! Maintenant qu’on est sur la même longueur d’onde, on va pouvoir discuter ! 

Les usages généraux de l’Intelligence Artificielle

Quand on parle d’intelligence artificielle, on s’imagine souvent des applications relatives à la science fiction et même si avec le temps on s’en rapproche (Coucou sofia le robot creepy 🤖), les IA tendent à s’imposer dans notre quotidien

Vous ne les remarquez peut-être plus. Mais désormais, elles font bien partie intégrante de notre quotidien.

En effet, lorsque vous utilisez la reconnaissance d’images, la reconnaissance de son (Shazam) ou encore l’aide à la conduite sur certaine voiture autonome comme les tesla, vous utilisez de l’intelligence artificielle. 

Combien de fois avez vous déjà utilisé un assistant virtuel comme Siri, Alexa et Google ? 

Les usages de l’IA en entreprise

Chez des grands groupes comme Facebook, Google, Amazon, il est habituel d’exploiter le domaine de l’intelligence artificielle. Et, pourquoi pas dans votre entreprise ? 

Voici essentiellement trois pôles où cette technologie peut-être utile : 

  • L’outil d’aide à la vision : Dans le domaine industriel, il permet de détecter les anomalies et les défauts sur les pièces en série. Très utile pour éviter un maximum d’erreurs ou de problèmes !
  • L’ outil d’aide dans les tâches administratives : il permet d’automatiser des tâches répétitives dont la prise de décision est limitée ( finance, comptabilité, secrétariat, logistique …). L’entreprise gagne du temps et les employés s’attellent à des tâches moins ennuyeuses. 
  • L’outil de prédiction : il va analyser et croiser automatiquement des données pour anticiper des failles, des pannes … encore une fois dans un but d’éviter des erreurs ou des problèmes qui pourraient porter atteinte à l’entreprise. 

Alors convaincu ? Ce qui est sûr c’est que l’intelligence artificielle présente de nombreux avantages pour les entreprises. Mais savez-vous vraiment comment se met en place un tel projet ? Quels sont les outils à prévoir ? 

Et bien c’est ce qu’on va essayer de vous expliquer. 

Les ressources à prévoir  

Au sein de l’équipe projet, des ressources sont inévitables comme : 

  • Un data scientist : c’est LA personne qui va aider à la sélection des données, l’élaboration des algorithmes et l’interrogation de bases de données. En somme, la base de tous projets IA.
  • Des experts : pour se lancer dans un projet IA de qualité, il est plus qu’important d’avoir au sein de l’équipe une ou des personnes maîtrisant parfaitement les tâches à réaliser. Les experts vont pouvoir vérifier que les objectifs sont bien atteints par l’IA et que les résultats sont conformes aux attentes. En bref, il sera le garant que la solution fonctionne correctement. 
  • Des développeurs : aaaahh qu’est-ce qu’on ferait sans eux ? Et bien pas grand chose malheureusement !  Les développeurs vont travailler d’une main de fer avec le data scientist et le ou les expert(s) afin de développer les algorithmes du projet et les mettre en place au sein de l’entreprise. 

Mais ce n’est pas tout, il vous faudra aussi des sources de données, des frameworks et des langages et surtout le plus important : un budget bien rodé. 

Maintenant qu’on a toutes les ressources qu’il nous faut, on commence par quoi ? Et bien il existe des étapes bien précises qu’il faut respecter dans l’ordre. Et les voici ! 

Les étapes de réalisation du projet

La réalisation d’un projet IA se décompose en 6 étapes : 

Étape 1 : l’étude du besoin

La première et peut-être la plus importante pour partir sur de bonnes bases. Il faudra donc définir la problématique à laquelle l’IA doit répondre et les contraintes du projet. Cela peut se décomposer en plusieurs éléments : 

  • les problèmes à résoudre : cela peut comprendre les différents types de tâches, d’approches IA ou encore de données. 
  • la métrique de succès
  • les exemples de projets similaires

Vous pouvez maintenant élaborer votre solution technique ! 

Étape 2 : La validation des données

Pour être sûr que tout fonctionne correctement, il est important de sélectionner un nombre suffisant de données utiles pour entraîner l’algorithme.  Bien sûr, les données doivent être de bonne qualité pour ne pas fausser les résultats. Et pour être sûr que tout se déroule correctement, il faudra confier cette tâche à un data-scientist. Les nettoyer et les analyser, faire des visualisations et des analyses statistiques sur ces dernières. On vous l’accorde cela prend du temps, mais il s’agit d’une étape nécessaire à la réussite de votre projet !

Étape 3 : Le choix de l’algorithme

Il existe tout un tas d’algorithmes différents. Le tout est de choisir celui qui vous conviendra le mieux en fonction de votre projet !  Tout dépend de votre objectif, un algorithme évolué demandera une plus longue phase d’apprentissage et d’investissement et au contraire, avec un algorithme simple ces phases seront réduites. 

Dans le domaine de l’IA, il y a une multitude de solutions techniques qui dépendent de la nature des données d’entrées et des prédictions qui sont attendues.

Faire une IA qui analyse de l’image n’aura pas le même type d’architecture qu’une IA qui analyse du texte par exemple. 

Étape 4 : Le prototypage

Pour éviter d’investir trop d’argent dès le départ et ne pas mobiliser une trop grande équipe sans avoir des certitudes sur le résultat, commencez par un prototypage !  Il permet de tester le modèle en amont.

Une fois que les premiers résultats positifs arrivent, vous pouvez valider et développer plus amplement le projet en étant un peu plus sûr de vous.

Cependant, il existe plusieurs types d’architecture qui peuvent répondre aux mêmes attentes. Afin de savoir quel prototype est le plus adapté, une seule solution : tester ! 

Étape 5 : L’apprentissage

Comme à l’école, il faut apprendre à optimiser le modèle pour atteindre petit à petit les résultats que vous vous êtes fixés.

Pour une meilleure vision, la comparaison des données obtenues grâce à l’algorithme avec les données obtenues par l’expert sera primordial. Cela vous permettra d’avoir une vision globale de votre avancement. Bien sûr, inutile de vous dire que tant que les données ne sont pas satisfaisantes , il faut continuer à vous entraîner ! 

Tel un sportif de haut niveau, l’algorithme d’un projet IA a besoin de s’entraîner pour se perfectionner et atteindre ses objectifs. 

Ça y est, votre solution IA est prête à être présentée ! Mais n’oubliez pas qu’il faut la présenter de manière intelligible en présentant le processus de création. C’est le moment aussi de présenter les interrogations qui se sont posées durant la phase de création : 

  • Quelles sont nos assomptions ? 
  • Quelles sont les limites du système ?
  • Quels sont les points qui peuvent être améliorés ?

Étape 6 : Le suivi du projet

Valable pour l’ensemble des projets du monde, une solution IA doit évoluer avec le temps. Si vous n’alimentez pas ce projet avec de nouvelles données, vos résultats finiront par ne plus être pertinents. Un suivi de projet nécessite un travail d’une équipe dédiée qui veillera au bon fonctionnement. Elle sera également chargée de valider les résultats par exemple, ou encore d’ajouter l’algorithme et les données. 

L’Intelligence Artificielle chez Delia Solutions

Comme les autres entreprises qui se lancent dans ce genre de projets, l’IA présente l’opportunité pour Delia Solutions d’étendre son champ de compétences dans les technologies novatrices. 

Et c’est qu’a fait Delia avec le projet Compta Clémentine ! Ce client a fait appel à nos services pour développer un système d’annotation automatique de transaction bancaire, afin d’automatiser leurs annotations et ainsi réduire le temps de saisie comptable. Pas mal non ?  

Pour expliquer cela plus en détail, ce projet est basé sur un système de machine learning déployé sur le cloud. Ainsi, il reprend régulièrement les nouvelles transactions annotées manuellement par les clients ou par les comptables. Il permet donc de généraliser des millions de transactions plus rapidement et offre un service robuste aux clients. 

Même si de nombreuses personnes restent sceptiques face à l’utilisation de l’intelligence artificielle (et on vous comprend parce que ça peut faire peur), il faut se rappeler avant tout que ces projets sont là pour nous aider et nous soulager dans un monde où l’on court toujours après le temps. 

Et vous, avez- vous des projets IA ? N’hésitez pas à nous contacter pour en parler !

Related News