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Entreprise et IA

Le blog de Florian Douetteau

IA ou pas IA ? Evaluer la maturité IA de votre projet en 4 critères

Publié le

IA ou pas IA ? Evaluer la maturité IA de votre projet en 4 critères
© Flickr cc

L’intelligence artificielle est un sujet très à la mode et tout le monde se targue de la mettre en pratique (ou d’y travailler). Mais combien d’entreprises le font réellement ? Difficile de répondre à cette question, surtout quand chacun semble avoir sa propre définition de ce qu’est exactement l’IA.

L’une des définitions les plus courantes et les plus largement acceptées établit que l’IA va au-delà des simples statistiques pour imiter les compétences humaines dans les domaines de la perception, de l’apprentissage, de l’interaction et de la prise de décisions. Toutefois, cette définition laisse également une marge d’interprétation.

Pour aller plus loin, le tableau ci-dessous détaille les quatre critères de cette définition afin d’étudier comment ils se manifestent dans des projets de Data Science à différents niveaux :

 

  Score 0/2 Score 1/2 Score 2/2
Perception L’application se contente de lire des données techniques ou des fichiers plats. L’application réagit aux images ou à certaines vidéos dans un environnement contraint. L’application traite les images vidéo comme des données d’entrée (par ex.).
Apprentissage L’application est uniquement basée sur des règles statiques. L’application s’appuie sur des modèles prédictifs développés hors ligne. L’application exploite des modèles prédictifs qu’elle optimise en permanence.
Interaction L’application n’interagit pas directement avec l’humain. L’application interagit avec l’humain via des interfaces web personnalisées (ou un procédé similaire). L’application interagit avec l’humain sous une forme "conversationnelle".
Prise de décisions complexes L’application propose uniquement des décisions ou des résultats simples (comme un score).L’application exploite des algorithmes d’optimisation et/ou des systèmes complexes. L’application exploite des algorithmes d’optimisation et/ou des systèmes complexes. L’application combine différents systèmes d’optimisation et modèles sous-jacents pour élaborer des stratégies avancées.

 

Perception + Apprentissage + Interaction + Décision = ? | Calculez le total des points obtenus par votre application pour savoir s’il s’agit bien d’intelligence artificielle.

En règle générale, les projets dont la notation ne dépasse pas le niveau 1 sont, à défaut d’un meilleur terme (qui serait pourtant fort utile !), de l’IA immature, alors que les projets au niveau 2 ou 3 s’approchent davantage de l’IA dans le vrai sens du terme. Le but ici n’est pas de dire qu’un projet de niveau 1 est inutile. Pour les entreprises qui partent de zéro, le niveau 1 est un point de départ solide.

Mais la tendance actuelle du "tout est IA" pourrait conduire certains à croire que le niveau 1 suffit pour affirmer "oui, nous sommes passés à l’IA". Le risque ici est que ces entreprises ne cherchent pas à aller plus loin, pensant avoir déjà atteint la dernière étape dans ce domaine.

Si le niveau 1 constitue un bon point de départ, la tendance à vouloir définir des ambitions et des objectifs à ce stade représente un vrai danger : stagner à une IA immature.
 

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