Le cycle de vie d’un projet d’intelligence artificielle

Le cycle de vie d’un projet d’intelligence artificielle

Du marketing de contenu aux chaînes de blocs, de la conduite automobile aux traitements contre le cancer, l’intelligence artificielle (IA) est devenue indispensable. Les exploits que l’IA réalise nous conduisent vers l’ère moderne, tant dans les avantages concurrentiels que dans l’offre de services.

Pour démocratiser l’IA, le Centre de recherche et de développement en intelligence numérique (CDRIN) mène des recherches et des transferts technologiques dans ce domaine.

Au départ, le CDRIN œuvrait dans la production de contenus numériques (jeux, animation, cinéma, etc.) et spécialisées dans la modélisation 3D, l’animation et le rendu. Désormais, ses services se sont élargis pour soutenir la recherche appliquée en IA, particulièrement dans la vision par ordinateur et le traitement automatique du langage naturel.

Le CDRIN adopte une approche globale (Figure 1) du cycle de vie d’un prjet d’IA, comprenant : 

  1. La veille technologique (ou revue de littérature);
  2. La preuve de concept;
  3. Le prototypage;
  4. La mise en œuvre de modèles.

Qu’est-ce qu’une veille technologique ?

Avant d’opter pour une solution technologique en IA, il est indispensable d’évaluer les risques et les opportunités associés.

C’est ici que la VT arrive. L’objectif est de passer au crible une abondance d’informations afin d’identifier les technologies pertinentes et leurs impacts respectifs sur l’entreprise.

Les bénéfices pour le client sont d’explorer à peu de frais l’état de la recherche, évaluer l’innovation adéquate et planifier une commercialisation.

Au CDRIN, la VT se compose principalement de trois étapes :

Évaluer les besoins

Les besoins sont les défis, les problématiques ou les opportunités auxquels un projet propose une solution. Il faut comprendre la motivation du projet, en englobant domaines de recherche et objectifs élargis (Figure 2).

Illustrons ceci par une application mobile recommandant des livres et touchant une commission lorsqu’un utilisateur s’abonne.

Cette entreprise veut améliorer l’expérience de l’utilisateur en offrant des suggestions personnalisées.

Dans cet exemple, le domaine de recherche est l’emploi de l’IA dans l’analyse comportementale et les systèmes de recommandations. Les objectifs élargis peuvent être :

  (a) comprendre le comportement de l’utilisateur

 (b) recommander un contenu sur cette base.

 
Obtenir des informations

L’acquisition d’informations (Figure 3) comprend : le balayage, le filtrage et la sélection.

  • Le balayage est une recherche non dirigée dans le domaine pertinent pour sélectionner les cas d’utilisation possibles. Dans notre exemple, nous pouvons consulter toutes les publications scientifiques, articles et blogs relatifs à l’IA dans l’analyse comportementale mobile.
  • Le filtrage sélectionne les cas d’utilisation spécifiques aux objectifs du projet. Pour notre exemple, nous sélectionnons tous les cas d’utilisation en mettant en évidence les algorithmes basés sur l’IA :

Caractérisant le comportement des utilisateurs;

Intégrant des informations sur les utilisateurs et le contenu dans un système de recommandation personnalisée.

  • La sélection resserre pour choisir l’algorithme le plus performant. Dans notre exemple :

Des méthodes d’apprentissage machine non supervisées seraient proposées pour le profilage des utilisateurs;

L’apprentissage approfondi basé sur des modèles de séquence à séquence pour les systèmes de recommandation.

 
Communiquer les résultats

Les conclusions de la VT sont formulées de manière à ce que les décideurs les assimilent bien et agissent en conséquence.

Le rapport énonce clairement les objectifs, les algorithmes, les ressources techniques et les autres idées potentielles (Figure 4). Toutes les références scientifiques, les vidéos, les blogs et les articles mettant en évidence la mise en œuvre des algorithmes proposés sont également documentés.

 

 

Pour toute initiative d’IA, des étapes progressives et itératives sont les meilleurs pas à faire. La VT est la première de ces étapes vers l’identification d’une solution technique efficace et tangible.

 

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