Comment éviter de gaspiller de l’argent sur l’IA ?

Les investissements dans l’intelligence artificielle ont toujours été coûteux. Compte tenu de l’ampleur massive de ces investissements et de l’avantage concurrentiel qu’apporterait un déploiement réussi, on pourrait supposer que de nombreuses entreprises réussissent.

La plupart, cependant, échouent. Ces échecs sont souvent multifactoriels, mais ils se répartissent en trois grandes catégories : une stratégie déficiente, des problèmes de données et des lacunes en matière de main-d’œuvre.

Dans cet article, la rédaction d’Afromoney vous montre la manière d’éviter de gaspiller de l’argent sur l’IA.

Ne pas comprendre précisément comment l’IA peut aider

Le premier point d’échec est la stratégie. Avant même d’atteindre la rampe de lancement, de nombreuses entreprises condamnent leurs implémentations d’IA en n’élaborant pas suffisamment de stratégies. La plupart des chefs d’entreprise voient désormais la puissance de l’IA comme un outil mais ne comprennent pas encore les cas d’utilisation exacts pour leurs équipes. De plus, il est essentiel de comprendre les entrées concrètes qu’une implémentation d’IA nécessiterait et les sorties qui généreraient de la valeur.

Les données sont un gâchis

Les données sont au cœur du succès de l’IA. Ce programme est impossible lorsque les actifs de données d’une entreprise sont dispersés dans divers outils et segments d’activité. Une bonne hygiène et gestion des données avec des ensembles de données propres, organisés, précis et unifiés sont des précurseurs cruciaux du succès. Si les données ne sont pas prêtes, le modèle d’apprentissage automatique ne pourra pas apprendre. Cela peut nécessiter la consolidation et la réorganisation des données provenant de diverses sources incompatibles.  

L’élément humain

Un troisième facteur qui contribue aux échecs de la mise en œuvre de l’IA est étroitement lié à l’élément humain. Plus précisément, le problème le plus courant ici est le manque d’ingénieurs logiciels qualifiés qui possèdent non seulement des connaissances techniques en IA, mais également une compréhension approfondie de la manière de tirer le meilleur parti des données disponibles et de les appliquer à une utilisation spécifique. Ces personnes sont extrêmement rares et coûteuses à embarquer. Et en vérité, il n’y en aura jamais assez la demande dépassera toujours l’offre.