Vous souhaitez développer une solution d'IA ? Parfait. Mais peut-être, peut-être même, personne ne vous a tout dit avant de commencer. En tant que spécialiste de l'ingénierie de l'IA, voici une approche plus honnête et moins aboutie de la création de solutions d'IA. Découvrons ensemble ce que les gens négligent.
1. Le « problème » précède la « solution »
L'une des plus grandes erreurs dans la fourniture de solutions d'IA est de se lancer directement dans la modélisation, la technologie et les outils sophistiqués. On choisit un algorithme astucieux ou on lit un article sur un nouveau LLM, et c'est parti. Mais c'est l'inverse.
Commencez plutôt par vous demander quel problème métier ou humain vous résolvez. Quel indicateur améliore-t-il ? Quel problème utilisateur est résolu ? Un article de blog mentionnait : « J’ai développé des implémentations d’IA techniquement impressionnantes qui n’ont résolu aucun problème métier concret. »
Si vous ignorez cette étape, vos solutions d’IA sembleront intéressantes, mais n’aboutiront à rien de significatif.
2. Les données sont votre talon d'Achille
Voici la vérité brute : la qualité des solutions d'IA dépend de ce que vous leur fournissez. Des données incomplètes, des données incomplètes. Un article récent sur les pièges courants des projets d'IA/ML soulignait la mauvaise qualité des données, les valeurs manquantes, les biais et une infrastructure inadéquate ; autant de facteurs qui font la réussite ou l'échec d'un projet.
Si vous n’investissez pas de temps dès le début 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 des biens de première classe, et non comme quelque chose que vous gérerez « plus tard ».
3. Production (pas seulement « Fonctionne sur ma machine »)
Vous pouvez créer un prototype ou un modèle de recherche, et il « fonctionne ». Mais la production d'une solution d'IA exige davantage. De la latence à l'évolutivité en passant par les contraintes de ressources, ces contraintes sont bien réelles. Un article affirmait : « La complexité de l'intégration se multiplie lors du déploiement de modèles dans des systèmes de production existants. »
Alors, lorsque vous concevez vos solutions d’IA, posez-vous les questions suivantes :
• Cela peut-il survivre à une charge lourde
? • L'infrastructure et les coûts sont-ils gérables ?
• Que se passe-t-il lorsque le modèle dérive ou que les données du monde réel changent ?
Si vous ne construisez 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 fantaisie
Il y a quelque chose dans le monde des solutions d'IA où les nouveaux frameworks, les agents sophistiqués et les architectures multi-modèles vous détournent de la simplicité. J'ai constaté cela dans mon travail, et d'autres le signalent également.
Une solution simple et bien conçue est préférable à des systèmes sur-conçus et instables. Alors, pensez minimal et maintenable. L'objectif est de fournir une solution fiable et techniquement sophistiquée. Lorsque vous développez des solutions d'IA, demandez-vous : « Cette complexité est-elle vraiment nécessaire ? »
5. Produit + UX = Succès (ou échec)
Voici un fait qui surprend de nombreux ingénieurs : parfois, une solution d'IA échoue non pas à cause d'un modèle défectueux, mais à cause du produit qui l'entoure. Par exemple, une équipe a créé un outil de synthèse de réunions (une solution d'IA) et pensait que la longueur du résumé était essentielle. En réalité, les utilisateurs voulaient simplement des actions concrètes.
Si vous ne réfléchissez pas à qui l'utilise, comment il l'utilise et à ce qui l'intéresse, vous finirez par créer quelque chose qui ne sera pas utilisé. Considérez donc la solution d'IA comme un élément d'un produit plus vaste.
6. L'éthique, les préjugés et la gouvernance sont importants (sérieusement)
Bon, c'est plus qu'une simple question de bien-être. Si vos solutions d'IA ignorent les biais, la transparence et la confidentialité des données, vous courez après les ennuis. Il existe des cas avérés d'injustice, de préjudices inattendus et d'exclusion.
Et la réglementation est en cours. Alors, intégrez dès le début l'éthique, la responsabilité et les mécanismes d'intervention humaine. Vos solutions d'IA seront ainsi plus performantes et plus fiables.
7. C'est un voyage, pas un sprint
Votre première solution d'IA ne sera pas parfaite. Passer du 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 prennent des mois.
Définissez donc les attentes avec les parties prenantes : vous construisez un projet qui apprend, évolue et nécessite un suivi. C'est normal. Mieux vaut être transparent dès le départ que d'être surpris plus tard.
8. La maintenabilité et la dette technique sont réelles
Lorsque vous mettrez en service votre solution d'IA, vous découvrirez de nouveaux types de dettes : de données, de modèles, de configuration et d'éthique. Celles-ci s'accumulent rapidement.
La maintenance du plan comprend donc les modèles de gestion des versions, la surveillance des dérives, la gestion des pipelines et la mise à jour des nouvelles données. Sans cela, votre solution se dégrade au fil du temps.
9. L'équipe et les compétences comptent plus que les outils
Enfin, sachez ceci : les outils (frameworks, bibliothèques, SaaS) sont utiles. Mais ce qui compte vraiment, c'est l'équipe et la façon dont vous intégrez les différentes fonctions. Une personne maîtrisant le business, l'infrastructure, le Machine Learning et l'éthique vous sera plus utile qu'un « expert en modélisation » solitaire.
L’article « 9 problèmes du monde réel que les ingénieurs en IA résolvent aujourd’hui » souligne comment des éléments tels que les limitations de l’infrastructure, l’intégration des systèmes existants, l’optimisation des coûts et la conformité réglementaire exigent tous des compétences générales et techniques.
Ainsi, lorsque vous planifiez vos solutions d'IA, constituez une équipe aux compétences diversifiées. Ne vous contentez pas de « trouver le bon algorithme ».
En résumé
Lorsque vous créez des solutions d’IA en tant qu’ingénieur :
• Commencez par de vrais problèmes, pas par des modèles
• Considérez les données comme votre base
• Concevez la production dès le début
• Choisissez la simplicité lorsque c'est possible
• Pensez produit + UX, pas seulement code
• Intégrez l'éthique, la gouvernance et la surveillance
• Reconnaissez qu'il s'agit d'un jeu à long terme
• Planifiez la dette technique et la maintenance
• Constituez la bonne équipe et les compétences interfonctionnelles
Si vous gardez ces éléments à l’esprit, vos solutions d’IA ont beaucoup plus de chances d’avoir un impact et un risque moindre d’échouer silencieusement.
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