Vous souhaitez donc créer une solution d'IA. Excellent. Mais peut-être, juste peut-être, que personne ne vous a tout dit avant de vous lancer. En tant que spécialiste de l'ingénierie de l'IA, voici une approche plus directe et sans fioritures de la création de solutions d'IA. Examinons de plus près les aspects souvent négligés.
1. Le « problème » précède la « solution »
L'une des plus grandes erreurs dans la mise en œuvre de solutions d'IA est de se lancer immédiatement dans la modélisation, les technologies et les outils sophistiqués. On choisit un algorithme performant ou on lit un article sur un nouveau master en droit, et c'est parti ! Mais c'est une approche erronée.
Commencez plutôt par vous demander quel problème, commercial ou humain, vous cherchez à résoudre. Quel indicateur s'améliore ? Quel point de friction pour l'utilisateur est pris en compte ? Un article de blog soulignait : « J'ai conçu des implémentations d'IA techniquement impressionnantes qui n'ont résolu aucun problème commercial concret. »
Si vous négligez cette étape, vos solutions d'IA vous sembleront intéressantes, mais n'aboutiront à… rien de concret.
2. Les données sont votre talon d'Achille
Voici la vérité crue : les solutions d’IA ne valent que par la qualité des données qu’on leur fournit. Si les données d’entrée sont mauvaises, les résultats le seront aussi. Un article récent sur les pièges courants des projets d’IA/ML soulignait que la mauvaise qualité des données, les valeurs manquantes, les biais et une infrastructure inadéquate sont autant d’éléments qui peuvent faire échouer un projet.
Si vous n'investissez pas de temps dès le départ dans le nettoyage, l'audit et la maintenance des pipelines de données, vos solutions d'IA trébucheront au moment où vous vous y attendrez le moins.
Conseil : traitez les données comme un élément à part entière, et non comme quelque chose que vous traiterez « plus tard ».
3. Production (Pas seulement « Fonctionne sur ma machine »)
Vous pouvez concevoir un prototype ou un modèle de recherche, et il « fonctionne ». Mais la mise en production d'une solution d'IA exige davantage. Latence, évolutivité, contraintes de ressources : ces problèmes sont bien réels. Un article affirmait : « La complexité de l'intégration se multiplie lors du déploiement de modèles dans des systèmes de production existants. »
Ainsi, lors de la conception de vos solutions d'IA, posez-vous les questions suivantes :
• Ce système peut-il supporter une charge importante
? • L'infrastructure et les coûts sont-ils gérables ?
• Que se passe-t-il lorsque le modèle dérive ou que les données réelles changent ?
Si vous ne concevez pas pour la production, vous vous retrouverez avec un jouet de recherche magnifiquement conçu, et non avec une solution d'IA fonctionnelle.
4. La simplicité l'emporte plus souvent que la sophistication
Dans le monde des solutions d'IA, les nouveaux frameworks à la mode, les agents sophistiqués et les architectures multi-modèles ont tendance à détourner l'attention de la simplicité. Je l'ai constaté dans mon travail, et d'autres le confirment.
Une solution simple et bien conçue vaut mieux que des systèmes surdimensionnés et instables. Pensez donc minimalisme et maintenabilité. L'objectif est de fournir un système fiable et techniquement sophistiqué. Lorsque vous développez des solutions d'IA, posez-vous la question : « Cette complexité est-elle vraiment nécessaire ? »
5. Produit + UX = Succès (ou échec)
Voici un constat qui surprend souvent les ingénieurs : il arrive que l’échec d’une solution d’IA ne soit pas dû à un mauvais modèle, mais à une mauvaise conception du produit. Par exemple, une équipe a développé un outil de résumé de comptes rendus de réunions (une solution d’IA) en pensant que la longueur du résumé était primordiale. Or, il s’avère que les utilisateurs souhaitaient simplement des actions à entreprendre.
Si vous ne tenez pas compte de qui l'utilise, comment ils l'utilisent et ce qui leur importe, vous finirez par créer un produit qui ne servira à rien. Par conséquent, considérez la solution d'IA comme une composante d'un produit plus vaste.
6. L'éthique, les préjugés et la gouvernance sont importants (sérieusement)
Attention, il ne s'agit pas simplement d'un sentiment positif. Si vos solutions d'IA ignorent les biais, la transparence et la confidentialité des données, vous vous exposez à de graves problèmes. Des cas avérés d'injustice, de préjudices inattendus et d'exclusion de personnes existent.
La réglementation se profile à l'horizon. Il est donc essentiel d'intégrer dès le départ l'éthique, la responsabilité et l'intervention humaine dans le processus. Vos solutions d'IA n'en seront que plus robustes et plus fiables.
7. C'est un voyage, pas un sprint
Votre première solution d'IA ne sera pas parfaite. Passer d'un prototype à un système fiable et maintenable prend souvent beaucoup plus de temps que prévu. N'oubliez pas : de nombreuses équipes atteignent rapidement 80 % de leurs objectifs ; les 20 % restants nécessitent des mois.
Il est donc important de clarifier les attentes avec les parties prenantes : vous développez un système qui apprend, évolue et nécessite un suivi. C’est tout à fait normal. Mieux vaut être transparent dès le départ que d’avoir des surprises par la suite.
8. La maintenabilité et la dette technique sont bien réelles
Lorsque vous mettrez votre solution d'IA en production, vous découvrirez de nouveaux types de dettes : dettes de données, de dettes liées aux modèles, de dettes de configuration et de dettes éthiques. Celles-ci s'accumulent rapidement.
La maintenance des plans comprend donc le versionnage des modèles, la surveillance des dérives, la gestion des pipelines et la mise à jour avec les nouvelles données. Sans cela, votre solution se dégrade avec le temps.
9. L'équipe et les compétences comptent plus que les outils
Enfin, retenez ceci : les outils (frameworks, bibliothèques, SaaS) sont utiles, certes, mais ce qui compte vraiment, c’est l’équipe et la façon dont vous intégrez les différentes fonctions. Une personne qui maîtrise à la fois le métier, l’infrastructure, le machine learning et l’éthique vous sera plus utile qu’un simple expert en modélisation.
L’article « 9 problèmes concrets que les ingénieurs en IA résolvent aujourd’hui » souligne comment des aspects tels que les limitations d’infrastructure, l’intégration des systèmes existants, l’optimisation des coûts et la conformité réglementaire exigent tous des compétences techniques et relationnelles.
Ainsi, lors de la conception de vos solutions d'IA, constituez une équipe aux compétences variées. Ne vous fiez pas uniquement à la recherche du « bon algorithme ».
En résumé
Lorsque vous créez des solutions d'IA en tant qu'ingénieur :
• Commencez par des problèmes concrets, pas par des modèles.
• Considérez les données comme le fondement de votre stratégie
. • Concevez la production dès le début.
• Privilégiez la simplicité autant que possible.
• Pensez produit et expérience utilisateur, pas seulement code.
• Intégrez l'éthique, la gouvernance et le suivi.
• Sachez que c'est un projet à long terme.
• Anticipez la dette technique et la maintenance.
• Constituez une équipe compétente et développez des compétences transversales.
Si vous gardez ces éléments à l'esprit, vos solutions d'IA auront beaucoup plus de chances d'avoir un impact et moins de risques d'échouer discrètement.
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