Consultant stratégique en IA
Aujourd’hui, le monde connaît une véritable guerre sur les données. Elles ne sont pas moins que le vecteur et le support d’une information, d’une connaissance qui représente son aspect le plus important et qui a de la valeur. Ce n’est pas pour autant qu’en disposer doit être une fin en soi, car il faut avant tout savoir de quoi elles tirent leur valeur et sinon comment la découvrir. Le véritable enjeu réside donc dans nos capacités à faire émerger, à partir des données, une information susceptible d’influencer un choix ou une décision. La définition d’une stratégie IA et la mise en œuvre d’algorithme de machine learning et de data science répond à cette problématique.
Un système d’intelligence artificielle se résume en deux grandes étapes. La première est une phase d’assimilation de connaissances grâce à l’association de gros volumes de données et de méthode de machine learning. La deuxième étape est une phase de restitution ou de consolidation, dans laquelle les données issues d’un cas d’application particulier sont infusées à partir de cette connaissance générale, pour donner lieu à des modèles spécialisés. Tout cela nécessite la mise en place de projets IA pouvant être de grande ampleur, selon les ambitions et les contraintes qui se posent.
De manière générale, la majorité des projets en IA sont voués à l’échec. Les raisons ne manquent pas. Le projet peut être compromis à cause de verrous techniques et scientifiques trop difficiles, voire impossibles à lever. Il se peut aussi que le projet n’arrive pas à maturité et qu’il soit jamais mis en production. La gestion du projet s’avère parfois plus compliquée que prévu, cela peut avoir de lourdes conséquences sur son avancement. Autrement, les critères de succès peuvent manquer de précision. En effet, si les éléments clés de la réussite d’un projet ne sont pas clairement identifiables, le projet sera associé à un exploit, un coup de chance. Il sera alors difficile d’en retirer les pleins bénéfices, ne sachant pas d’où provient sa vraie valeur ajoutée. Définir et formaliser les objectifs d’un projet IA en termes opérationnels et stratégiques constitue une étape primordiale pour accroître ses chances de réussite.
Il est évident que prendre une décision ne se fait pas sans savoir où aller ou vers quoi il est souhaitable de tendre. La stratégie IA doit s’inscrire dans une stratégie d’entreprise. La formalisation de ses objectifs en tenant compte des contraintes existantes est souvent un moyen efficace pour avoir une vision claire de ce qui est important. Il s’ensuivra la réalisation d’un bilan de toutes les données disponibles dans l’organisation, mais aussi des capacités à en récolter davantage et des ressources pour les analyser. Il est ici question de l’élaboration du paysage des données. Ce dernier doit permettre d’identifier une ou plusieurs opportunités de croissance de l’entreprise. À ce stade, il est essentiel de posséder une bonne connaissance de l’état-de-l’art du domaine en matière de modèles d’IA et de leurs capacités prédictives (ou génératives dans le cas de systèmes génératifs) pour être en mesure de faire les bons choix stratégiques. Comprendre ce qu’il est possible de faire et de savoir quelles sont les actions à mener ensuite sont deux questions auxquelles il faut constamment se référer.
Pour constituer les bases d’une stratégie IA, il existe plusieurs leviers sur lesquels agir. Ce sont le plus fréquemment des stratégies qui visent à mieux comprendre ses clients, dans l’optique de leur suggérer d’autres produits, services et d’être plus pertinent dans les opérations de prospection et de marketing. La personnalisation automatique du contenu figure parmi les exemples les plus évocateurs de ces stratégies. Autrement, il est possible de bâtir une stratégie destinée à l’optimisation des coûts au niveau opérationnel, en mettant en place des systèmes prédictifs ou génératifs, pour se libérer au moins partiellement d’un travail effectué manuellement et limiter les erreurs liées au facteur humain.
Accompagnement et Support
Beaucoup d’entreprises naissent chaque jour et un grand nombre d’entre-elles ont pour projet le développement d’un produit ou d’un service touchant de près ou de loin aux nouvelles technologies, à l’IA notamment. Pour cause, les démonstrations qui ont été faites des capacités d’automatisation de certaines tâches manuelles, ainsi que les promesses, en termes d’avancées possibles grâce aux données et aux algorithmes, qui ont de quoi donner le vertige tant les possibilités d’applications sont nombreuses. Il n’est donc pas étonnant de voir fleurir des idées en lien avec ces avancées techniques. Toutefois, il est assez rare de pouvoir bénéficier de l’aide de quelqu’un ayant une expertise technique lorsque l’on souhaite démarrer un nouveau projet. Sans réelle connaissance ni savoir-faire dans le domaine, il est difficile de savoir vers quoi se tourner. Pour être en mesure de faire les bons choix il faut savoir bien s’entourer et ne pas céder à l’envie de vouloir faire tout, tout seul. Il faut savoir allouer son temps là où il est le plus utile.
De plus, dans des projets à forte coloration technologique, il est souvent question de développement et de recherche en collaboration avec des laboratoires publics. Cela prend généralement la forme d’une collaboration en partie financée par les institutions, dans le but d’évaluer d’un point de vue scientifique la faisabilité du projet. Or, les objectifs diffèrent largement du fait qu’ils soient vus selon un angle scientifique ou selon un point de vue commercial, d’entrepreneur. Disposer d’une solide connaissance du monde académique est un avantage indéniable, car cela permet d’avoir une meilleure compréhension du travail de chercheurs et de générer une plus grande synergie, en veillant à ce que les objectifs soient alignés.
Formation et Ateliers
Dans un monde où chaque jour de nouvelles avancées sont réalisées en matière de technologies il devient plus qu’essentiel de comprendre leur fonctionnement et de savoir s’en servir. L’objectif de la formation est de donner les rudiments théoriques des méthodes qui sont utilisées en machine learning pour être capable d’appréhender le domaine d’une manière globale. En outre, la formation propose d’approfondir le fonctionnement et la compréhension de certaines méthodes en particulier, pour exposer leurs spécificités propres. De plus, une part importante de cette formation est orientée sur le développement de ces méthodes et leur mise en pratique lors d’ateliers.
Il s’agit d’une offre entièrement personnalisée et adaptée aux besoins qui auront été préalablement exprimés à la suite d’une série d’échanges. Cela permet de définir des attentes claires et précises en termes d’objectifs pédagogiques à atteindre en sortie de la formation. Aussi, le plan de la formation complète est construit de manière à toujours laisser un temps propice à l’assimilation des connaissances pour chaque concept nouveau qui est présenté avant de poursuivre son approfondissement.