Commencez petit, pensez grand: la mise à l’échelle de l’IA avec confiance
- Intelligence Artificielle
Noesis News- 0
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L’IA a son moment. Il ne manque pas de titres, de battage médiatique ou d’hésitation. La conversation se balance souvent entre crainte et anxiété – et je comprends. Il est difficile de savoir par où commencer sans compliquer les choses.
Mais c’est le point. Vous n’avez pas besoin de commencer grand. Il vous suffit de démarrer intelligemment.
Gardez les choses simples. Alors continue.
Le plus grand mythe que j’entends? Que tout le monde a déjà compris.
Ils ne le font pas.
La plupart des voyages d’IA commencent de la même manière – de petites expériences, des échecs productifs et des leçons qui façonnent l’étape suivante. Il s’agit moins de courir à l’avance et plus de construire la bonne fondation.
Cela commence par identifier deux rôles:
- UN propriétaire du processus avec parrainage exécutif
- UN propriétaire de la technologie avec les yeux sur l’évolutivité, la sécurité et la gouvernance des données
L’IA n’est pas plug-and-play. C’est itératif par conception. Votre propriétaire de processus interne maintient l’initiative fondée sur la valeur des entreprises et amène les gens pour le trajet. Votre propriétaire technique garantit que la solution est viable, sécurisée et construite pour ce qui vient ensuite.
Sautez l’un ou l’autre de ceux-ci et même l’IA la plus intelligente ne livrera pas.
Considérez cette phase comme l’embauche d’un apprenti. Avant de remettre la responsabilité, vous devez vous assurer qu’ils comprennent le processus, le but et l’environnement dans lequel ils entrent. L’IA n’est pas différente.
L’IA ne répare pas le chaos – il le reflète
Nous avons tous entendu «des ordures, des ordures». Avec l’IA, cela est toujours vrai. En fait, cela compte plus que jamais.
Avant de plonger dans l’IA, les organisations doivent examiner attentivement l’état de leurs données. S’il est désordonné, incomplet ou dispersé à travers les systèmes, l’IA reflétera ce dos – juste avec plus de confiance et moins de mises en garde.
C’est pourquoi le nettoyage de vos données ne peut plus être une tâche de brûleur à l’arrière. Il n’a pas besoin d’être parfait, mais il faut être en mouvement. Adoptez une approche pièce par pièce. Commencez par un petit ensemble de données de confiance. Laissez l’expérience façonner le prochain effort de nettoyage. Vous construirez de la mémoire musculaire – et de la confiance – en même temps.
Le nettoyage de votre domaine de données n’a pas besoin d’être un ascenseur massif. Commencez par un sous-ensemble bien entretenu. Apporter des améliorations progressives. Apprenez au fur et à mesure. Considérez-le comme réglant le moteur avant de prendre la voiture sur l’autoroute.
L’IA a besoin d’un essai routier, pas d’un moonshot
Nous avons connu le succès lorsque les entreprises se concentrent sur un seul processus – idéalement celle simple, autonome et mesurable. Un agent de résumé fondé sur les connaissances internes est un excellent exemple. Faible risque. Valeur d’apprentissage élevée. Rétroaction immédiate.
Commencez avec un petit groupe d’utilisateurs. Collectez l’entrée. Suivez les mesures qualitatives et quantitatives – du temps enregistré à la satisfaction des utilisateurs. Et rappelez-vous, parfait est l’ennemi de grand. Le but n’est pas la perfection. L’objectif est le progrès.
Cette première expérience devient votre point de preuve. Il est plus facile à évoluer lorsque vous avez déjà prouvé que la technologie fonctionne, les données tiennent et l’équipe voit la valeur.
L’IA ne remplace pas votre peuple – il en a besoin
Même la meilleure IA a encore besoin d’une deuxième série d’yeux. Considérez-le comme un analyste junior. Souhaitez-vous faire confiance à cette personne avec une décision critique le premier jour? Probablement pas.
Quelqu’un doit superviser la façon dont l’IA est déployée, les données à laquelle il accède et comment elle est évaluée. Cette implication humaine renforce la transparence, la responsabilité et – en fin de compte – la confiance.
À ce stade, un humain est toujours le meilleur juge pour savoir si les bonnes données alimentent l’IA. La surveillance humaine n’est pas facultative – c’est ce qui aide les organisations à s’assurer que les résultats sont fiables, explicables et alignés sur l’intention commerciale.
Lorsque nous parlons de l’IA qui travaille aux côtés des gens, c’est ce que nous voulons dire. Chacun a un rôle. Et c’est cette collaboration qui stimule de vrais résultats.
Une conversation entre elle et l’entreprise
L’IA peut vivre dans le portefeuille informatique – mais il n’appartient pas à un silo.
Les équipes les plus efficaces sont celles où elle travaille en étroite collaboration avec les parties prenantes de l’entreprise pour comprendre ce que les cas d’utilisation comptent et pourquoi. Cette compréhension partagée définit la direction de la sélection des outils, de l’accès aux données et du déploiement responsable.
Avec de nouveaux outils d’IA émergeant chaque semaine – à travers un large éventail de convivialité et de coût – ce lien entre les priorités commerciales et la planification technique n’a jamais été aussi critique.
Définissez des attentes qui correspondent à la mission
Si l’IA est nouvelle dans votre équipe, il est important de gérer les attentes. Tous les projets ne feront pas immédiatement déplacer l’aiguille – et ce n’est pas grave. Le voyage est tout aussi précieux que les résultats.
Le succès peut ressembler à du temps, des tâches terminées plus rapidement ou une satisfaction plus élevée du client. Il peut également s’agir des moments «aha» qui vous aident à penser différemment la façon dont le travail se fait.
Ces idées sont les graines de transformation.
C’est aussi pourquoi les cas d’utilisation internes et à faible risque sont l’endroit idéal pour commencer. Lorsque les enjeux sont plus bas, les équipes sont plus à l’aise d’expérimenter, de partager les commentaires et de proposer des améliorations. Cela crée une boucle de rétroaction qui renforce à la fois le processus et les performances. Construisez une boîte de jardinière avant de construire une maison.
La complexité est un choix
L’IA n’a pas besoin d’être compliqué. Mais cela peut devenir ainsi – rapidement – si les processus ne sont pas clairs ou standardisés. Les systèmes d’IA multi-agents sont passionnants, mais ils sont encore au début de leur maturité.
Ces flux de travail multi-agents représentent aujourd’hui certaines des réflexions les plus pointue de l’IA – mais elles introduisent également plus de place pour la fragmentation. La complexité a tendance à se glisser lorsque la variance n’est pas gérée. La réduction de la variabilité à l’avance vous donne un bien meilleur coup à des performances cohérentes en aval.
Commencez par réduire la variabilité. Standardiser où vous pouvez. Ne créez pas de couches d’automatisation en plus des processus qui n’ont pas de sens de commencer. Nettoyez d’abord. Puis échelle.
À quoi ressemblera les cinq prochaines années
Oui, nous verrons l’IA gérer une autre IA. Mais cela ne signifie pas que les humains sont hors de la photo. La plupart des processus commerciaux ont encore besoin de jugement humain, de surveillance et de prise de décision.
Et bien que les capacités de l’IA soient impressionnantes, nous ne devrions pas confondre la sophistication avec la sensibilité. Les modèles d’aujourd’hui sont des reconnaissances de motifs exceptionnelles. C’est ça. Les traiter comme ils pensaient que la façon dont nous faisons est une erreur dont nous rions un jour – comme des cartes Internet ou papier Dial-up.
J’ai posé cette question à AI et cela répondait mieux que je ne pouvais: «Beaucoup croient que l’IA comprend des concepts ou des raisons comme une personne. L’IA d’aujourd’hui est juste exceptionnellement bonne pour prédire le mot ou l’action suivant.»
Dans une décennie dans une décennie, nous nous moquerons probablement de combien nous l’avons anthropomorphisé.
Réflexions finales
L’IA est là. C’est puissant. Mais ce n’est pas magique. Il a encore besoin de structure, de but et d’un chemin clair vers l’avant.
Commencez par ce que vous savez. Gardez-le petit. Restez concentré sur le résultat – pas le battage médiatique.
Et rappelez-vous: les progrès proviennent de l’expérience, pas de la perfection. Les erreurs commises tôt, dans le bon contexte, feront verseront des dividendes à l’échéance et à l’élan sur la route. Si tout cela vous semble trop facile en ce moment, il y a de fortes chances que vous preniez des raccourcis qui vous mordront plus tard.
Lorsque vous êtes prêt à évoluer, sachez que vous n’avez pas à faire cavalier seul. Chez Compugen, nous avons aidé les organisations à travers les industries à réaliser de nouvelles possibilités. Nous les avons aidés à faire ces premiers pas en toute confiance – et à nous y tirer parti avec intention.
Ceux qui se souviennent de la fin des années 90, Matthew Perry / Selma Hayek, savent que seulement les imbéciles se précipitent. Cela est vrai avec l’IA, car la vraie transformation ne vient pas de se précipiter. Cela vient de faire les bonnes choses dans le bon ordre, avec les bonnes personnes à vos côtés.
Apportez de la clarté à votre parcours de l’IA – avec un allié technologique qui met vos objectifs en premier. Connectez-vous avec Compugen pour explorer ce qui est possible et commencer à construire une stratégie de bonne taille qui correspond à votre organisation aujourd’hui et fait évoluer avec vous demain.
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