Cas d'utilisation de l'IA : préparation de votre premier projet pilote d'IA

9 mai 2025Deb Richardson6 minutes (temps de lecture)

Dans notre article précédent, nous avons abordé les six choses à faire avant de lancer votre premier projet d'intelligence artificielle, de l'évaluation de l'état de préparation de votre entreprise à l'IA au développement d'une culture de l'innovation. Nous allons maintenant expliquer comment préparer et lancer votre premier projet pilote d' IA générative (IA de génération).

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Lorsque vous pensez être prêt à vous lancer dans votre premier projet de développement d'applications d'IA, vous devez d'abord identifier, sélectionner et hiérarchiser certains cas d'utilisation de l'IA. Pour y parvenir efficacement, vous devez :

Commencer par un problème plutôt qu'une solution d'IA
Explorer les problèmes que la génération de l'IA pourrait aider à résoudre
Améliorez vos compétences
Application de l'IA à des petites tâches spécifiques
Disposez des données dont vous avez besoin

Voyons comment ils peuvent contribuer à la réussite de vos projets d'IA.

Commencer par un problème plutôt qu'une solution d'IA

Aujourd'hui, l'intérêt pour l'IA a fortement augmenté, et tout le monde cherche à exploiter ces nouvelles technologies au sein de l'entreprise. De nombreux projets d'IA échouent, car ils finissent par être des solutions à un problème.

Mettons que quelqu'un veut jouer avec des outils d'IA et lance une expérience qui semble utile. Quelques personnes se passionnent pour le projet et finissent par consacrer du temps, de l'argent et des ressources à développer une application d'IA à part entière. Toutefois, la réalité s'impose dès le lancement, car le projet n'a pas commencé avec un problème bien défini et clairement défini. L'application d'IA ne sert à aucun but particulier et est finalement abandonnée.

Si ce problème est facile à relever, il est cependant possible de l'éviter en identifiant clairement les problèmes métier ou les difficultés des utilisateurs que l'IA permet de résoudre.

Explorer les problèmes que la génération de l'IA pourrait aider à résoudre

Maintenant que vous avez formé une équipe pluridisciplinaire, rassemblez-les pour réfléchir à certaines manières dont l'IA pourrait apporter de la valeur à votre entreprise.

Voici quelques questions pour se lancer :

Comment l'IA peut-elle nous aider à augmenter la productivité, réduire les coûts ou améliorer l'expérience client ?
Quelles tâches ou processus répétitifs ou longs pouvons-nous utiliser pour l'automatisation de cette technologie ?
Comment l'IA peut-elle personnaliser l'expérience de nos clients ?
Existe-t-il des possibilités insoupçonnées que l'IA peut nous permettre de libérer ?
Disposons-nous de données que nous recueillons depuis des années et que l'IA basée sur la génération de l'IA pourrait nous aider à mieux exploiter ?
Existe-t-il des risques ou des inconnues que l'IA générale pourrait nous aider à mieux comprendre ou atténuer ?
Quelle valeur métier ou quels atouts de l'entreprise l'IA de généra peut-il nous aider à augmenter ou à développer ?

Améliorez vos compétences

Bien sûr, avant de réfléchir à un modèle d'IA, il faut penser aux objets que vous voulez modéliser.

Par exemple, si votre service clientèle est excellent et que vos clients en sont très satisfaits, essayez de déterminer comment vous pouvez le modéliser pour que l'IA puisse vous aider à améliorer la qualité de ce service. L'IA peut-elle être utilisée pour automatiser des processus qui permettent à chaque client de bénéficier du meilleur de votre service, à tout moment et indépendamment de la manière ou du moment où il contacte votre entreprise ? Existe-t-il des bases de connaissances au sein de votre entreprise qui pourraient être modélisées pour aider vos agents du service clientèle à répondre eux-mêmes aux demandes ?

Dans quelle mesure votre entreprise excelle-t-elle dans l'automatisation et la mise à l'échelle de l'IA ?

Application de l'IA à des petites tâches spécifiques

De nombreux projets d'IA échouent parce qu'on demande à la technologie d'IA d'en faire trop en même temps. Les applications d'IA générale sont plus efficaces lorsqu'elles ont des objectifs et des limites clairement définis.

Les tâches simples et spécifiques réduisent également le risque d'erreurs ou d'hallucinations. L'IA est incapable de comprendre le contexte (sans requête spécifique ni augmentation des données d'entraînement du modèle) et n'est pas en mesure de généraliser, ce qui peut poser des difficultés lors de la gestion de résultats ou de tâches plus complexes.

Par exemple, au lieu d'essayer d'utiliser l'IA pour générer de nouveaux contenus originaux de long terme, vous pourriez avoir besoin de développer un modèle d'IA conçu à cet effet, en s'appuyant sur votre guide de style, afin d'aider les rédacteurs à modifier leur travail plus efficacement.

Disposez des données dont vous avez besoin

La qualité d'un modèle d'IA dépend des données utilisées pour l'entraîner. Adopter la prochaine idée de technologie d'IA killer est très bien, mais ce n'est qu'un succès, mais cela ne sert à rien si les données dont vous avez besoin n'existent pas ou sont de mauvaise qualité.

Si vous avez un cas d'utilisation spécifique à l'esprit, travaillez avec votre équipe pluridisciplinaire pour réfléchir aux données nécessaires à l'entraînement efficace d'un modèle pour ce cas d'utilisation. Évaluez ensuite les sources de données disponibles pour vérifier si ces données existent, si elles sont facilement accessibles et si leur qualité est suffisante pour être exploitables.

Consignes pour le lancement d'un projet-pilote d'IA

Notre livre numérique « Open the future: Anexecutive's guide to navigation the era of constante innovation » va plus en détail, mais lorsque vous serez prêt à lancer votre premier projet-pilote d'IA, voici quelques points à retenir ,

Choisissez bien votre plateforme d'IA

Au vu de la rapidité des changements et du développement dans le secteur de l'IA, vous pouvez pérenniser vos projets en optant pour des solutions basées sur des plateformes ouvertes qui offrent flexibilité et choix.

Commencer par un petit projet d'IA

Nous avons déjà abordé l'importance d'un cas d'utilisation de l'IA clairement défini et bien défini, mais il mérite d'être répété. Avant d'acquérir une meilleure expérience en matière de développement de modèles d'IA et d'applications de type IA, il est préférable de commencer par de petits projets ciblés. ,

Mesurer, itérer et surveiller

Définissez en amont vos conditions de réussite afin de savoir ce que vous essayez réellement de faire et si vous réussissez. Veillez à mettre en place des indicateurs de mesure afin de pouvoir mesurer l'impact de votre projet et vérifiez régulièrement l'avancement de votre projet. En apprenant ce qui fonctionne ou non, vous pourrez prendre des décisions éclairées quant à la manière dont votre application d'IA peut être améliorée au cours du développement.

Gardez également un œil sur la « dérive des données » et assurez-vous que les données pour lesquelles votre modèle a été entraîné sont cohérentes avec les données vues en production. Ce type de données incohérentes peut entraîner l'évolution du comportement de votre modèle au fil du temps.

Choisissez vos partenaires avec soin

Chez Red Hat, nous disons souvent : « Personne n'innove seul ». Prenez le temps d'identifier les partenaires de confiance qui sauront vous aider à réussir et à vous préparer à l'avenir.

Nos solutions

Avec notre longue expérience en tant que leader de l'Open Source et nos contributions en amont, nous poursuivons nos efforts avec la nouvelle ère de l'IA. Non seulement nous sommes à la pointe des plateformes d'IA ouverte, mais nous continuons aussi de fournir des solutions indépendantes des fournisseurs qui permettent aux clients de tirer pleinement parti du cloud hybride pour le déploiement, l'hébergement et la mise à l'échelle de leurs applications d'IA.

Vous trouverez plus d'informations sur les avantages de Red Hat dans ce livre numérique, mais voici un résumé de notre offre :

L'histoire du leadership en matière de solutions Open Source
L'innovation libre et flexible, sans contraintes
Une IA accessible et adaptable pour tous
Ansible dans la communauté et l'écosystème au sens large
Expertise et expérience de pointe
Assistance et sécurité professionnelles

Red Hat AI

Ensemble, les solutions Red Hat Enterprise Linux (RHEL) AI et Red Hat OpenShift AI offrent une plateforme complète de développement, de réglage et d'hébergement de modèles d'IA, qui peut être déployée, gérée et mise à l'échelle comme vous le feriez. déployer, gérer et mettre à l'échelle n'importe quelle application conteneurisée.

La solution RHEL AI inclut :

Des grands modèles de langage (des modèles de langage) sous licence Open Source distribués sous la licence Apache 2.0 et qui offrent une transparence de pointe sur les ensembles de données d'entraînement et les pondérations des modèles.
Distribution prise en charge du cycle de vie InstructLab qui offre une solution évolutive et rentable pour améliorer et affiner les capacités des grands modèles de langage.
Une image amorçable de RHEL qui inclut des bibliothèques d’IA courantes telles que PyTorch, ainsi qu’un ensemble d’accélérateurs optimisés pour le matériel
Une assistance technique de niveau professionnel fournie par Red Hat
Assurance Open Source Tous les clients Red Hat qui disposent d'une souscription active et payante pour un logiciel Red Hat bénéficient de cette protection juridique

Pour en savoir plus sur l'IA de RHEL, rendez-vous sur RHEL et RHEL AI: What's the difference?

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Basée sur les technologies de système d'exploitation Linux, de conteneurisation et d'automatisation, notre stratégie de cloud hybride ouvert permet aux entreprises d'exécuter des applications d'IA dans tous types d'environnements.

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