Alors que l'intelligence artificielle (IA) poursuit sa progression dans l'usage courant des entreprises, elle s'accompagne d'une multitude de défis de mise à l'échelle que de nombreuses entreprises ont du mal à surmonter. Avec le déploiement d'agents d'IA dans différents services, les entreprises se heurtent souvent à un "mur d'escalade" lorsqu'elles s'efforcent de gérer ces alternatives intelligentes aux agents humains.
Selon May Habib, rédactrice pour VentureBeat, les méthodes traditionnelles employées pour le développement de logiciels sont insuffisantes lorsqu'elles sont appliquées à des agents d'intelligence artificielle. Cela s'explique par les différences marquées entre la gestion d'un logiciel conçu par un être humain et la gestion de modèles d'IA qui s'améliorent d'eux-mêmes en apprenant des interactions avec l'utilisateur au fil du temps.
Que font donc les entreprises du classement Fortune 500 pour résoudre ce problème ? La réponse réside dans leur approche de l'intégration de la gestion de ces agents d'IA dans les différents départements. Au lieu de traiter les modèles d'IA comme des logiciels classiques, ces grandes organisations adoptent une approche plus personnalisée, sachant que la gestion de l'IA nécessite une stratégie différente.
Avec les logiciels traditionnels, les équipes de développement conçoivent, construisent, testent, puis déploient le logiciel. Après le déploiement, si un problème survient, le même processus est répété jusqu'à ce que le problème soit résolu. Cependant, avec les modèles d'IA, le processus est plus dynamique. Ces modèles apprennent de chaque interaction avec l'utilisateur, améliorant et modifiant continuellement leurs algorithmes sur la base de nouvelles données. Par conséquent, la gestion de la qualité et des performances des modèles d'IA à grande échelle exige plus qu'un simple flux de travail de développement logiciel traditionnel.
Les modèles d'IA sont formés pour imiter la prise de décision humaine, ce qui introduit un nouvel ensemble de complexités. Les différents départements d'une organisation peuvent avoir des définitions et des normes différentes pour ce qui constitue une performance adéquate, en fonction des tâches spécifiques que les modèles d'IA doivent accomplir. Gérer ces différentes attentes tout en veillant à ce que les modèles d'IA continuent d'apprendre et de s'améliorer au fil du temps représente un défi de taille pour de nombreuses entreprises.
Les entreprises qui figurent au sommet du classement Fortune 500 abordent ces questions en mettant en œuvre des stratégies spécifiques à l'IA. Au lieu d'adhérer strictement aux méthodologies traditionnelles de développement de logiciels, elles adoptent des déploiements itératifs et une surveillance continue des modèles d'IA afin de garantir des performances optimales dans tous les départements de l'organisation.
Ces stratégies comprennent la mise en place d'équipes interfonctionnelles composées de data scientists, de chefs de projet, d'équipes opérationnelles et d'experts du domaine qui travaillent ensemble pour s'assurer que les modèles d'IA sont correctement formés, contrôlés et affinés pour répondre aux besoins spécifiques de l'organisation.
En outre, ces entreprises investissent dans des outils spécifiques à l'IA conçus pour gérer le cycle de vie des modèles d'IA, de la conception au déploiement et à l'amélioration continue. En traitant l'IA comme une entité distincte plutôt que comme une extension des logiciels traditionnels, ces entreprises parviennent à abattre le "mur de la mise à l'échelle" auquel se heurtent tant d'autres organisations.
En conclusion, la complexité de la mise à l'échelle de l'IA dans différents départements nécessite une approche différente de celle du développement logiciel traditionnel. En reconnaissant cela et en mettant en œuvre des stratégies de gestion uniques adaptées à l'IA, les entreprises du classement Fortune 500 ont montré qu'il est effectivement possible de faire évoluer efficacement l'IA au sein d'une organisation.
Pour en savoir plus sur ce sujet, consultez l'article complet de May Habib. ici.
