On dit souvent que l’IA consomme des données, donc sans données, est-il impossible d’initier un projet en IA pour votre entreprise?
Pas tout à fait.
Avec le CRIM, il est possible de commencer son projet d’IA, même avant d’avoir les données.
Deux mouvements se rencontrent. D’une part, l’arrivée de modèles préentraînés – comme ceux de l’IA générative – qui peuvent être utiles « tel quel », sans nécessiter un vaste jeu de données en entrée. D’autre part, la possibilité de valoriser des données existantes, même imparfaites, et de construire des projets itératifs autour d’elles.
«Il y a cinq ans, à peine une organisation sur 20 avait suffisamment de données adéquates pour des fins d’IA prédictive. Aujourd’hui, toutes celles avec une culture existante de capture de leurs données peuvent tenter le coup raisonnablement, et bientôt, celles sans données également.», explique Michel Savard, Chef de pratique en science des données au CRIM.
C’est un véritable changement de paradigme : l’IA devient accessible à des organisations qui n’avaient jusqu’ici aucune chance d’en tirer parti.
Aujourd’hui, toutes celles avec une culture existante de capture de leurs données peuvent tenter le coup raisonnablement
Cette approche repose sur une logique incrémentale : commencer petit, démontrer la faisabilité sur un corpus similaire ou avec des données partielles, avant d’investir dans la collecte et l’annotation – deux étapes coûteuses. « Souvent, notre valeur au CRIM, c’est d’éviter à une organisation de perdre deux ans de travail ».
Le rôle du CRIM, justement, est d’aider les entreprises à traduire leurs objectifs d’affaires en tâches analytiques pertinentes.
« Trop souvent, on nous demande une prédiction, alors que le vrai besoin est soit une optimisation ou un ordonnancement ». En concevant une initiative d’IA en adéquation avec un plan d’acquisition de données, même si cela semble limité dans les premières phases, de nouvelles perspectives s’ouvrent.
Un exemple concret : une plateforme de réservation de salles croyait avoir un projet de recommandation. En repensant la capture des interactions entre ses utilisateurs, elle a découvert des leviers pour mesurer la qualité, générer des indicateurs de performance spécialisés et automatiser plusieurs étapes bien au-delà de la recommandation initiale. « Ils sont sortis en disant : maintenant, on fait de l’IA, parce qu’on pense à notre entreprise comme étant une source de données de valeur ».
Ce n’est donc plus une question de quantité de données, mais une nouvelle façon de lancer des projets en IA, en se concentrant d’abord sur le problème d’affaires, puis ensuite sur la stratégie de données.
Vous avez un projet d’intelligence artificielle en vue, mais vous êtes préoccupés par sa faisabilité ?
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