La phase de Build vous permet de construire des produits robustes pour valider vos investissements.
<Comment obtenir des retours sur investissement de vos projets d'intelligence artificielle.
Pour réussir à faire de l’IA une opportunité stratégique, il est essentiel de changer de perspective et de considérer l'IA comme un produit, et non comme un projet.
Cet article, qui s'inscrit dans une suite d'articles sur le product management appliqué à l'IA, explore la phase de "Build" qui permet de transformer les prototypes en systèmes d'IA robustes, évolutifs et générateurs de valeur. Elle permet de dépasser la phase de POC en apportant l'environnement nécessaire pour construire un système d'IA tout en contrôlant les coûts (grâce au FinOps) et la robustesse de vos modèles (grâce au MLOps).
La réussite de votre phase de Discovery n'est pas toujours suffisante pour dépasser la phase de prototypage. Souvent, les POC sont développés sans vision claire de la mise en production et de l'intégration au système d'information. De plus, les défis techniques liés à la mise en production d'un système d'IA, tels que la gestion des données, la scalabilité et la sécurité, sont souvent sous-estimés. Enfin, l'absence de gouvernance établie pour les projets d'IA peut entraîner des retards, des dépassements de budget et des problèmes de qualité.
La phase de "Build" vous permet de surmonter ces obstacles en adoptant une approche structurée et en se concentrant sur la construction d'un système d'IA durable et évolutif. L'approche d'un produit d'IA comme un système est essentielle et doit intégrer la mise en production, l'intégration au système d'information, et la gestion du cycle de vie de l'ensemble du système.
Le "Build" repose sur le principe de la maîtrise. Il vous permet de contrôler les différents aspects de vos produits d'IA et de garantir leur stabilité à long terme. Deux éléments clés contribuent à cette maîtrise : le FinOps et le MLOps.
Le FinOps fournit un cadre pour optimiser les dépenses liées au cloud et garantir la rentabilité des produits d'IA. Il vous permet de suivre et d'analyser les coûts, d'identifier les opportunités d'optimisation et de prendre des décisions éclairées en matière d'allocation des ressources. Ainsi, vous pouvez vous assurer que vos produits d'IA restent économiquement viables et ne dépassent pas les hypothèses de valeurs définies durant la Discovery.
Le MLOps vise à industrialiser le cycle de vie des modèles d'IA. Il permet de gérer la volatilité des modèles en automatisant les processus de surveillance, de détection des dérives et de mise à jour. Un bon exemple est le versioning des modèles. Il permet de suivre l'évolution de vos modèles et de revenir à une version précédente en cas de problème. Grâce au nombreuses pratiques du MLOps, vous pourrez garantir la performance et la fiabilité de vos systèmes d'IA en production.
L’approche systémique est un élément clé de la phase de Build. Elle ne se focalise pas uniquement sur vos modèles, mais sur les systèmes permettant de garantir la réussite de ces modèles. Pour cela, elle prend en compte tous les éléments nécessaires au succès d'un système d'IA : infrastructure, données, modèles, processus et interfaces utilisateur. Cette approche permet de garantir la cohérence et la performance du système. Elle assure que tous les composants du système d'IA fonctionnent ensemble de manière harmonieuse et que ce dernier est capable de répondre aux besoins des utilisateurs.
L'intégration continue (CI) et le déploiement continu (CD) sont des pratiques essentielles pour construire un système d'IA agile et adaptable. La CI/CD permet d'automatiser les processus de test, de déploiement et de mise à jour, ce qui vous permet de fournir à vos équipes un terrain propice au développement collaboratif tout en assurant la qualité des fonctionnalités.
Grâce à l'approche systémique et aux pratiques CI/CD apportés par le Build, vous vous assurez que vos systèmes d'IA restent pertinents et performants dans un environnement fait pour l’évolution.
En considérant l'IA comme un système, le "Build" permet de maîtriser les coûts financiers et la dérive des modèles grâce au FinOps et au MLOps. Cette phase fournit un environnement robuste et évolutif pour les équipes de développement, favorisant l'intégration continue et le déploiement continu. C'est une étape cruciale pour transformer les promesses de l'IA en réalité tangible.
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