Qu'est-ce que la modélisation IA ?

Modèles d'IA développés depuis la feuille blanche ou modèles d'IA prêts à l'emploi

Comme vous pouvez le voir, différents types de modèles d'IA sont utilisés aujourd'hui. En plus du machine learning classique, il existe des modèles de deep learning comme les réseaux de neurones profonds, les réseaux de neurones convolutifs et les réseaux de neurones récurrents.

Mettre en production ces modèles demande du temps et des efforts. D'après une étude Gartner, en moyenne, seulement 48 % des projets d'IA arrivent en production, et il faut compter 8 mois pour passer du prototype à la production.

Le taux de succès dans la mise en production est une différence importante entre les modèles d'IA développés depuis la feuille blanche et les modèles prêts à l'emploi. Les modèles prêts à l'emploi sont une alternative aux techniques de modélisation déjà évoquées. Ils peuvent accélérer l'innovation même si vous ne possédez pas d'équipe data science en interne – ce qui vous soustrait au problème de pénurie de talents en IA.

Les applications de la modélisation IA dans le monde réel

Les entreprises ne peuvent pas passer à côté de la modélisation IA. Ses avantages concrets vont bien au-delà de la vitesse et de l'efficacité. L'IA gère des tâches répétitives comme la saisie de données, ce qui laisse à vos équipes davantage de temps à consacrer aux actions complexes et stratégiques.

Les capacités d'analyse de données incomparables de la modélisation IA fournissent des informations cruciales pour la planification stratégique compétitive. En automatisant les processus et en réduisant les erreurs humaines, l'IA peut réduire drastiquement vos coûts opérationnels. Avec un ciblage plus précis, des stratégies de prix mieux optimisées et des expériences client améliorées, l'IA va améliorer directement votre rentabilité.

La véritable puissance de la modélisation IA se révèle dans sa capacité à résoudre des problèmes concrets du monde réel :

• Les prédictions commerciales. Les entreprises utilisent la modélisation IA pour prédire les tendances en matière de vente, gérer efficacement les stocks et optimiser les chaînes d'approvisionnement. Par exemple, un modèle d'IA peut prédire les fluctuations de la demande en produits saisonniers en analysant les données historiques de vente et le marché actuel.
• Les innovations en matière de santé. La modélisation IA peut jouer un rôle majeur dans la santé en favorisant les diagnostics précoces et en fournissant des stratégies de traitements personnalisées. Par exemple, les modèles de deep learning peuvent analyser des imageries médicales pour détecter des anomalies plus rapidement et plus précisément que les méthodes traditionnelles.
• L'amélioration de l'expérience client. Avec les chatbots NLP, les entreprises peuvent offrir un service client précis et instantané, disponible tout le temps. Les modèles d'IA analysent les interactions du client, identifient ses préférences et personnalisent ainsi les messages, ce qui augmente la fidélité et la satisfaction du client.
• La détection des fraudes et des cybermenaces. Les établissements financiers utilisent des modèles de machine learning comme les algorithmes random forest pour détecter et empêcher les activités frauduleuses en identifiant les patterns typiques de fraude et les anomalies que les humains pourraient ne pas remarquer.

Une IA digne de confiance

Il n'est pas facile de convertir un outil aussi complexe qu'un modèle d'IA en informations faciles à comprendre et à expliquer par tous. La capacité de partager ce qui entre dans un modèle et ce qui en sort est bénéfique pour la conformité réglementaire. Voyons un autre aspect de la modélisation IA et de l'éthique de l'IA.

Les fiches de modèle sont des outils documentaires détaillés qui fournissent des informations essentielles sur différents aspects des modèles. Elles mettent en avant les indicateurs clés comme la précision, l'équité et les dérives du modèle – dérives liées aux dégradations de la performance du modèle en fonction de l'évolution des conditions externes.

De plus, les fiches de modèles contiennent des informations sur la gouvernance comme la date de la dernière modification, les contributeurs et les responsables. Ces informations sont importantes pour les organisations qui veulent gérer et rectifier efficacement en interne les anomalies dans la performance du modèle.

La section utilisation du modèle de ces fiches détaille les applications prévues, identifie les cas d'usage non prévus et précise les limites. Ces éléments sont très importants puisque la transparence et l'audit des modèles sont en passe de devenir des aspects réglementés dans les opérations.