Comment créer un modèle d’IA intelligent ? Une perspective d'entreprise

Il y a quelques décennies, imaginions-nous l’existence d’une machine imitant l’intelligence humaine ?

Eh bien, nous sommes aujourd’hui au seuil de la révolution numérique qui répond à cette question. Les données étant la clé de l’innovation et les algorithmes l’échelle du succès, il est devenu crucial pour les entreprises de construire un modèle d’IA capable de s’adapter aux exigences du monde moderne.

Un modèle d'IA constitue un excellent outil qui simplifie les tâches complexes et augmente les capacités humaines en ouvrant de nouveaux niveaux d'efficacité et de précision. Des prévisions financières aux diagnostics de santé, les applications des modèles d’IA sont illimitées dans différents secteurs.

Ce guide explique comment créer un modèle d'IA du point de vue de l'entreprise. En examinant la confluence de la technologie de pointe et de l'intelligence stratégique, nous explorerons le processus et les complexités de la création de modèles d'IA qui permettent aux entreprises de favoriser l'innovation et de garder une longueur d'avance dans un environnement centré sur les données.

La croissance sans précédent du marché mondial de l’IA

L’adoption de l’IA est sur le point de générer une croissance considérable du marché mondial de l’IA au cours de la prochaine décennie. D'ici 2030, ce marché, estimé aujourd'hui à environ 100 milliards de dollars, devrait être multiplié par vingt et avoisinera les 2 000 milliards de dollars, selon Statista.

Cette croissance est attribuée à la myriade d’industries qui ont déjà intégré l’IA dans leurs systèmes opérationnels. Les développements notables incluent l’essor des chatbots, de l’IA génératrice d’images et d’autres applications mobiles basées sur l’IA, qui rendent l’avenir de l’intelligence artificielle prometteur.

Dans cette perspective, l’IA générative constitue encore un autre segment en évolution rapide. Une nouvelle ère d’opportunités pour l’intelligence artificielle générative a été introduite en 2022 avec la sortie de ChatGPT. Cette transition est visible lorsque l’on analyse l’augmentation spectaculaire de l’utilisation de l’IA générative de 2022 à 2023.

Cet intérêt croissant se poursuivra probablement car il devrait maintenir son élan. Alors que les utilisateurs recherchent des versions de chatbot plus complexes et plus humaines, les prochaines itérations de ChatGPT et des modèles d'IA associés devraient alimenter cet intérêt. Lisez ce blog pour connaître le coût de développement d'un chatbot comme ChatGPT.

Qu’est-ce qu’un modèle d’IA intelligent ?

Le terme « modèle d’IA intelligent » décrit un système d’intelligence artificielle sophistiqué doté d’un niveau élevé de capacités cognitives et de la capacité d’effectuer des tâches difficiles avec une compréhension et un jugement comparables à l’intelligence humaine. Ces modèles sont créés avec des algorithmes complexes et des stratégies d'apprentissage en profondeur, intégrant fréquemment des réseaux de neurones, leur permettant de traiter d'énormes volumes de données, de reconnaître des modèles et d'anticiper ou de prendre des mesures en fonction des informations fournies.

Une application ou un modèle d’IA intelligent se caractérise par sa capacité à apprendre, raisonner, comprendre, s’adapter, interagir, résoudre des problèmes et générer des résultats précis. Par exemple, un modèle de langage tel que ChatGPT, qui peut générer un texte de type humain en réponse à des commandes et identifier des objets, des personnes et des scénarios dans des photos, est un exemple de modèle d'IA intelligent.

Par exemple, Appinventiv a aidé JobGet, une plateforme innovante de recherche d'emploi, en mettant en œuvre une technologie d'IA qui a facilité la connexion en temps réel entre les demandeurs d'emploi et les entreprises locales.

En intégrant la fonctionnalité GPS, nos développeurs de modèles d'IA intelligents ont réussi à établir un mécanisme permettant de connecter les demandeurs d'emploi aux entreprises à proximité cherchant activement à embaucher.

La meilleure partie de cette collaboration a été que JobGet a reçu un financement de série B de 52 millions de dollars et que 150 000 demandeurs d'emploi ont été placés.

Comment le modèle à cinq couches optimise les systèmes d'IA d'entreprise

Afin de créer un système d’IA cohérent, l’architecture d’IA d’entreprise comprend souvent plusieurs couches. Le modèle à cinq couches est une stratégie populaire qui divise les différentes parties d’un système d’IA en niveaux distincts, chacun ayant sa propre fonction. Le paradigme de l’architecture d’IA d’entreprise à cinq couches est décrit de la manière suivante :

1. Couche d'infrastructure

La couche infrastructure offre la puissance de calcul nécessaire au traitement et à l’analyse des données. Cette couche est constituée de ressources matérielles qui accélèrent les calculs de l'IA, notamment des serveurs, des GPU (Graphics Processing Units) et d'autres outils spécialisés. Les entreprises peuvent choisir parmi des alternatives d'infrastructure évolutives et adaptables sur des plateformes cloud telles qu'AWS, Azure et Google Cloud.

1. Couche de données

Les données sont la pierre angulaire de tout système d’IA. Les données sont collectées, stockées et prétraitées dans la couche de données. Les tâches, notamment le nettoyage, la transformation, la normalisation et l'amélioration des données, relèvent de cette couche. Des données de haute qualité et bien organisées sont nécessaires pour développer des modèles d’IA précis et efficaces. Les entreprises utilisent fréquemment des lacs ou des entrepôts de données pour stocker et gérer des données volumineuses.

1. Couche de service

La couche de service concerne la maintenance et le déploiement de modèles d'IA intelligents vers des applications, des services ou des utilisateurs finaux. Cette couche implique le développement d’API (Application Programming Interfaces), permettant la communication entre les systèmes et les modèles d’IA. Cela implique des activités comprenant la mise à l’échelle, la surveillance et le déploiement de modèles. Les architectures avec conteneurs et microservices sont fréquemment utilisées pour accélérer le déploiement et la gestion.

1. Couche de modèle

Les modèles d'IA réels sont créés et formés au niveau de cette couche. Dans cette couche, les algorithmes pertinents sont choisis, les conceptions de réseaux neuronaux sont conçues, les hyperparamètres sont ajustés et les modèles sont entraînés à l'aide de données étiquetées. La construction et la formation de modèles d'IA sur cette couche sont une pratique courante à l'aide de frameworks d'apprentissage automatique tels que TensorFlow et PyTorch.

1. Couche d'application

Les capacités d'IA sont liées aux applications et procédures métier au niveau de la couche application. La création d'applications qui utilisent les prédictions et les suggestions faites par les modèles d'IA et l'intégration des informations de l'IA dans les processus décisionnels font toutes partie de cette couche. Ces applications peuvent être utilisées dans de nombreux domaines, tels que la prévention de la fraude, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et le service client.

Comprendre les bases : approche étape par étape du développement de modèles d'IA personnalisés

Afin de créer un modèle d'IA, voici les étapes à suivre. En suivant ces étapes, vous pouvez développer avec succès un modèle d'IA qui répond aux défis de votre entreprise.

1. Identifiez le problème et les objectifs

Commencez par décrire le problème que le modèle d’IA tentera de résoudre. Identifiez les objectifs et les résultats que vous envisagez d’atteindre, ainsi que les défis. Cette clarté orientera vos efforts de création de modèles, garantissant la réalisation de vos objectifs commerciaux.

2. Préparation et collecte des données

Les données constituent le fondement des modèles d’intelligence artificielle. Le modèle doit être testé dans des scénarios réels ; il est donc essentiel de choisir des ensembles de données qui reflètent correctement ces scénarios.

Grâce à des opérations minutieuses de nettoyage et de prétraitement, il est crucial de supprimer les incohérences des données avant utilisation. D’autres exigences pour une formation efficace incluent un étiquetage et une gestion minutieux des données.

3. Choisissez le bon algorithme

Optez pour l’algorithme de deep learning adapté en fonction de la nature de votre challenge. Les CNN sont excellents pour les tâches impliquant des images, les RNN sont idéaux pour les tâches impliquant des données de séquence, telles que le texte et l'audio, et les transformateurs peuvent gérer des relations contextuelles complexes dans les données.

4. Conception pour l'architecture modèle

L'étape suivante consiste à créer l'architecture du modèle. Cela implique de compter les couches, les neurones et les connexions qui composent le réseau neuronal. L'architecture du modèle a un impact important sur les performances du modèle. Essayez donc plusieurs configurations pour découvrir la meilleure.

5. Formation, validation et test du fractionnement des données

Ensuite, notre équipe crée trois sous-ensembles de votre ensemble de données pour la formation, la validation et les tests. Les données d'entraînement sont utilisées pour entraîner le modèle, les données de validation sont utilisées pour aider à affiner les hyperparamètres et les données de test sont utilisées pour évaluer l'efficacité du modèle lorsqu'il est appliqué à des données non testées.

6. Formation sur modèle

Désormais, votre équipe de développement d'applications d'IA va passer à la saisie des données d'entraînement dans le modèle, puis utiliser la rétropropagation pour modifier progressivement les paramètres internes. À cette étape, des ressources informatiques sont nécessaires et les frameworks d'IA contemporains tels que TensorFlow et PyTorch rendent possible une formation efficace de modèles.

7. Réglage des hyperparamètres

À ce stade, l'équipe se concentrera sur l'amélioration des performances du modèle en affinant les hyperparamètres, notamment le taux d'apprentissage, la taille des lots et les méthodes de régularisation. Pour équilibrer le sous-apprentissage et le surapprentissage, l’expérimentation est un élément clé de ce processus itératif.

8. Évaluation du modèle

Ensuite, l'équipe utilise l'ensemble de données de validation pour évaluer les performances du modèle. Les mesures, notamment l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1, offrent des informations sur l'efficacité du modèle. Ils affinent le modèle de manière itérative en utilisant les résultats de l'évaluation.

9. Tests et déploiement

Enfin, l'équipe de développement analyse les performances et l'efficacité du modèle à l'aide de l'ensemble de données de test, qui imite des situations réelles. Il est prêt à être déployé si le modèle satisfait aux critères de performances souhaités.

10. Évaluation et amélioration continues

Afin de réagir à l’évolution des modèles de données, les modèles d’IA doivent être continuellement surveillés et mis à jour. Pour que le modèle reste précis et pertinent, obtenez les commentaires des utilisateurs, surveillez ses performances et effectuez les ajustements nécessaires.

Considérations à prendre en compte lors du développement de modèles d'IA pour les entreprises

Le développement de modèles d’IA pour les entreprises nécessite une attention particulière pour garantir le succès. De la qualité des données aux considérations éthiques, de nombreux facteurs influencent le cycle de vie du développement des modèles d’IA. Voici quelques facteurs que les entreprises devraient prendre en compte lorsqu’elles naviguent efficacement dans le paysage complexe du processus de développement de modèles d’IA.

Sécurité et confidentialité des données

Les informations sensibles sont fréquemment présentes dans les données d’entreprise. Assurez-vous d'inclure de solides mesures de confidentialité et de sécurité des données pour protéger les données sensibles tout au long du développement des modèles d'IA.

Structure et évolutivité

Les modèles d’IA d’entreprise nécessitent beaucoup de puissance de calcul. Pour gérer correctement les processus de formation et de déploiement, investissez dans une infrastructure évolutive. L'évolutivité et la flexibilité sont des caractéristiques des technologies basées sur le cloud comme AWS, Azure et Google Cloud.

Gestion transparente des données

Abordez les problèmes éthiques liés à l’IA tels que les préjugés, l’équité et la transparence. Adopter des méthodes pour réduire les biais dans les données de formation et les procédures de prise de décision, en favorisant l’utilisation de l’IA de manière éthique et responsable.

Conformité réglementaire

Différentes réglementations s’appliquent à différentes industries. Assurez-vous que votre modèle d'IA est conforme aux normes industrielles applicables et aux lois sur la protection des données telles que le RGPD et la HIPAA.

IA générative

Le développement de l’IA générative est devenu une tendance importante à mesure que la technologie de l’IA progresse. ChatGPT est un exemple de modèle d'IA génératif capable de produire du texte, des graphiques et même du code. Ce mouvement ouvre de nouvelles opportunités en matière de résolution de problèmes inventive, d’automatisation et de création de contenu unique au sein des entreprises.

Créez des solutions de développement de modèles d'IA intelligents avec Appinventiv

Il faut une planification et une exécution méticuleuses pour créer une solution d’IA d’entreprise solide, ce qui est une tâche assez complexe. Des piliers clés tels que la qualité des données, des ensembles de données importants et un pipeline de données bien organisé contribuent au succès de votre projet de développement de modèles intelligents basés sur l'IA. L'expertise d'Appinventiv dans les services de développement de modèles d'IA intelligents souligne à quel point il est crucial de développer une culture basée sur les données, de définir des objectifs commerciaux, de conserver les données et d'utiliser la bonne technologie d'IA.

Les entreprises qui adhèrent à ces principes sont mieux à même d’utiliser le pouvoir transformateur de l’IA pour accroître leur productivité, encourager leur croissance et rester à la pointe de l’innovation. Travailler avec une société de développement d'intelligence artificielle de renommée mondiale comme Appinventiv peut vous aider à atteindre vos objectifs et à exploiter pleinement les capacités de l'IA pour votre entreprise.

Nos experts chez Appinventiv proposent des services de développement d'IA générative transparents, adaptés spécifiquement à vos objectifs commerciaux. Contactez nos experts en IA dès aujourd'hui pour créer un modèle d'IA pour votre entreprise qui favorise la croissance, l'innovation et l'efficacité.

FAQ

Q. Quel est l’impact de l’IA sur les entreprises ?

A. L’impact de l’IA sur les entreprises est vaste et significatif :

Expérience client améliorée : les interactions personnalisées rendues possibles par l'IA améliorent l'expérience des clients grâce à des recommandations individualisées et à un support client efficace.

Productivité accrue : l'IA automatise les processus monotones, rationalisant les opérations et libérant des ressources humaines pour des actions stratégiques.

Prendre des décisions éclairées : l'IA analyse d'énormes ensembles de données pour fournir des informations qui aident les gens à prendre des décisions précises et basées sur des données sur de nombreux problèmes liés à l'entreprise.

Analyse prédictive : l'IA peut identifier les tendances et utiliser ces informations pour mieux allouer les ressources, gérer les stocks et planifier à l'avance.

Innovation : grâce aux modèles et aux opportunités identifiés par l’IA, de nouvelles stratégies, produits et services sont créés.

Q. Comment un modèle d'IA intelligent fonctionne-t-il pour les entreprises ?

A. Un modèle d'IA intelligent pour les entreprises analyse divers ensembles de données à l'aide d'algorithmes de pointe et d'apprentissage automatique. Il apprend des tendances, des corrélations et des informations historiques des données tout au long de la formation. Après la formation, il s'intègre aux opérations commerciales, en automatisant les processus, en prévoyant les résultats et en faisant des suggestions basées sur les données. En garantissant l'exactitude et la pertinence grâce à une surveillance et des commentaires continus, de nombreux domaines de l'entreprise peuvent bénéficier de décisions plus judicieuses, de processus améliorés et d'innovation.

Q. Comment créer un modèle d'IA ?

A. Suivez ces étapes afin de créer un modèle d'IA :

1. Définir le problème
2. Recueillir et prétraiter les données
3. Sélectionnez l'algorithme approprié
4. Entraîner le modèle
5. Évaluer et affiner le modèle
6. Tester le modèle
7. Déployer le modèle
8. Surveiller et maintenir le mode