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Le cycle des projets d'IA expliqué : De la définition du problème à l'impact sur le monde réel

Découvrez notre guide étape par étape du cycle de projet d'IA et apprenez à transformer les idées d'IA en projets opérationnels.
Actualisé 16 janv. 2025  · 10 min de lecture

L'intelligence artificielle (IA) n'est plus seulement un concept de science-fiction ; elle est le moteur des innovations que nous trouvons dans notre vie quotidienne.  De Netflix qui vous recommande votre prochaine série préférée aux voitures autopilotées de Tesla en passant par l'assistant virtuel Amazon Alexa, l'IA est à l'origine des technologies de pointe qui façonnent nos vies. Mais vous êtes-vous déjà posé la question ?

Qu'est-ce qui se cache derrière ces systèmes ? 

Comment deviennent-ils réalité ?

La réponse se trouve dans le cycle de projet de l'IA, un cadre structuré qui transforme les idées en solutions efficaces. 

Cet article présente les sept étapes clés du cycle d'un projet d'IA, en expliquant comment chacune d'entre elles - de la définition du problème au déploiement - contribue à la mise en place de systèmes d'IA efficaces. Si vous êtes novice en matière d'IA, n'hésitez pas à consulter notre parcours de compétences cursus de compétences sur les fondamentaux de l'IA pour en maîtriser les fondements.

Qu'est-ce que le cycle d'un projet d'IA ?

Le cycle de projet d'intelligence artificielle est un cadre étape par étape pour développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle (IA) afin de résoudre des problèmes spécifiques, en transformant des idées en applications concrètes ayant un impact sur le monde réel.

S'étendant sur plusieurs étapes, il guide les organisations et les individus dans des tâches allant de l'identification du problème au déploiement du modèle. Chaque étape joue un rôle essentiel dans la réussite d'une solution d'IA en fournissant une feuille de route claire pour atteindre les objectifs définis et le succès final. 

le cycle du projet d'IA

Image par l'auteur

Cycle de vie d'un projet d'IA, étape par étape

Décortiquons chaque section du mode de vie d'un projet d'IA pour le comprendre plus en détail.

Étape 1 - Détermination du problème

Avant de commencer un projet, quel que soit le domaine, l'identification du problème à résoudre est l'une des principales actions à réaliser. C'est pourquoi le cycle d'un projet d'IA n'est pas différent et doit commencer par une phase de définition du problème. 

Il s'agit de définir le défi ou l'opportunité auquel l'IA peut répondre, de fixer des objectifs spécifiques et d'établir des critères de réussite clairs. 

Canevas de problème 4Ws

Pour délimiter efficacement le problème, il est essentiel de recueillir des exigences détaillées et d'analyser le contexte à l'aide des 4Ws Problem Canvas-un cadre structuré qui garantit une compréhension approfondie du problème :

  1. Qui: Commencez par identifier les parties prenantes concernées par le problème, c'est-à-dire les personnes ou les organisations susceptibles de bénéficier de la solution proposée.
  2. Ce que: Il faut ensuite comprendre la nature du problème. Analysez ses caractéristiques, validez son existence à l'aide de preuves et précisez pourquoi il s'agit d'un problème. 
  3. : L'action suivante consiste à déterminer les lieux et les contextes où le problème se pose. Comprendre quand et où elle se produit permet d'identifier des modèles et des tendances essentiels à l'élaboration d'une solution efficace.
  4. Pourquoi: Enfin, nous définissons l'objectif de la résolution du problème. Définissez les avantages, les résultats attendus et la valeur que la solution d'IA apportera aux parties prenantes.

En répondant systématiquement à ces questions, le problem scoping jette les bases de l'alignement du projet d'IA sur les objectifs de l'entreprise et les attentes des parties prenantes. 

Étape 2 - Acquisition des données

Dans tout projet d'IA, les données agissent comme le carburant qui permet l'apprentissage. C'est pourquoi des données propres, bien organisées et pertinentes constituent une base solide pour les étapes suivantes, notamment l'exploration, la modélisation et le déploiement. Des données correctement acquises garantissent que votre projet d'IA démarre sur le bon cursus, en minimisant les erreurs et en maximisant l'impact.

C'est exactement l'objet de l'acquisition de données ; il s'agit de trouver, de nettoyer et d'organiser les données nécessaires pour entraîner et valider votre système d'IA. L'objectif est de s'assurer que les données sont complètes, précises et adaptées au problème posé, tout en respectant la vie privée et les considérations éthiques.

Voici les principales étapes :

  1. Collecte des données: Identifier et collecter des données à partir de diverses sources, telles que
    • Enquêtes
    • Récupération de données sur Internet
    • Capteurs et caméras
    • Études d'observation
    • API
  2. Assurance qualité des données: Les données brutes contiennent souvent des erreurs, des valeurs manquantes ou des incohérences. Avant de l'utiliser, il faut s'assurer que les données sont propres. Des données de haute qualité garantissent que le modèle d'IA peut apprendre efficacement et fournir des prédictions précises.
  3. Sélection des caractéristiques: Identifiez les attributs de données spécifiques - appelés caractéristiques - nécessaires au modèle d'IA. Le choix des caractéristiques pertinentes est essentiel pour la réussite du modèle.
  4. Considérations éthiques: Protéger la confidentialité des données et assurer un traitement éthique des informations sensibles. Il s'agit notamment de se conformer à des réglementations telles que le GDPR et de maintenir la transparence sur l'utilisation des données.

Étape 3 - Exploration des données

Lorsque nous observons des données, nous ne voyons généralement qu'un tas de chiffres. Cependant, il est important de lui donner un sens. C'est ici que l'exploration des données entre en jeu et nous permet de trouver des modèles cachés. Il s'agit de transformer ces chiffres en images faciles à comprendre. L'exploration des données transforme les données brutes en informations exploitables en découvrant des modèles, des tendances et des anomalies. 

Ce processus comporte plusieurs étapes : 

  • Les modèles de repérage : Identifier les corrélations et les tendances qui guident le développement des modèles.
  • Visualisation des données : Simplifiez les données à l'aide de visuels afin d'améliorer la compréhension et de mettre en évidence les informations clés.
  • Traitement des anomalies : Détecter et traiter les données aberrantes afin de garantir l'intégrité des données.
  • Éclairer les prochaines étapes : Choisissez les méthodes analytiques et les outils de modélisation appropriés.

Une exploration efficace permet de s'assurer que les données sont prêtes pour la modélisation et qu'elles correspondent aux objectifs du projet, ce qui nous amène à l'étape suivante :

Étape 4 - Modélisation

La modélisation est au cœur du cycle du projet d'IA, où les données sont transformées en informations exploitables au moyen d'algorithmes et de cadres mathématiques. Cette étape consiste à sélectionner, former et affiner les modèles d'IA afin de résoudre efficacement le problème identifié.

Les principaux éléments de cette étape sont les suivants :

  1. Choisir le bon modèle: Sélectionnez un modèle d'IA adapté au problème, tel que la régression logistique, Naive Bayes, ou des options avancées telles que les réseaux neuronaux récurrents (RNN). Le choix du modèle a un impact significatif sur la précision et l'efficacité de la solution.
  2. Formation du modèle: Utilisez les données préparées pour entraîner le modèle sélectionné. L'entraînement permet à l'IA d'apprendre des schémas et des relations dans les données, ce qui constitue la base pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Cette étape peut nécessiter des ressources informatiques et un temps considérables, en fonction de la complexité de la tâche.
  3. Mise au point et optimisation: Affinez le modèle en ajustant les hyperparamètres et en modifiant son architecture pour améliorer les performances. Ce processus itératif permet d'aligner le modèle sur les objectifs du projet et d'obtenir des résultats optimaux.
  4. Évaluation de plusieurs modèles: Testez et comparez différents modèles pour identifier le plus performant. L'évaluation permet de s'assurer que le modèle choisi est non seulement précis, mais aussi robuste et efficace pour la tâche donnée.

La modélisation fait le lien entre les données brutes et les informations exploitables, ce qui permet aux solutions d'IA de produire des résultats fiables et percutants dans des scénarios réels. 

Étape 5 - Évaluation

L'évaluation est une étape cruciale du cycle du projet d'IA, au cours de laquelle les performances du modèle sont rigoureusement testées pour s'assurer qu'il fonctionne comme prévu. Cette étape consiste à évaluer le modèle par rapport à des paramètres clés, à valider sa fiabilité sur des données inédites et à confirmer son alignement sur les objectifs de l'entreprise.

Les étapes clés sont les suivantes :

  1. Évaluation des mesures de performance: Évaluez l'efficacité du modèle à l'aide des paramètres suivants :
    • Précision: Mesure la proportion globale de prédictions correctes.
    • Précision: Indique la capacité du modèle à minimiser les faux positifs en évaluant la proportion de vraies prédictions positives sur l'ensemble des prédictions positives.
    • Rappel (sensibilité): Reflète la capacité du modèle à identifier tous les cas positifs pertinents, en veillant à ce qu'aucune donnée importante ne soit omise.
    • Score F1: Équilibre la précision et le rappel, ce qui est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des ensembles de données déséquilibrés.
  2. Validation croisée: Effectuez une validation croisée pour tester la robustesse du modèle sur différents sous-ensembles de données. Cela permet de s'assurer que le modèle fonctionne de manière cohérente et d'éviter l'ajustement excessif à des ensembles de données spécifiques.
  3. Test sur des données inédites: Utilisez un ensemble de données de test distinct pour simuler les conditions du monde réel et évaluer la capacité du modèle à se généraliser au-delà des données d'apprentissage.
  4. Alignement des activités: Vérifiez que le modèle répond aux objectifs commerciaux du projet et aux attentes des parties prenantes. Une solution d'IA réussie n'est pas seulement solide sur le plan technique, mais elle permet également d'atteindre les objectifs fixés.

Une évaluation approfondie permet de s'assurer que le modèle d'IA est précis, fiable et adapté au problème qu'il vise à résoudre. Cette étape permet de s'assurer de la capacité du modèle à fonctionner efficacement dans des applications réelles et jette les bases du déploiement.

Étape 6 - Déploiement

Le déploiement est le moment où le modèle d'IA passe du développement à l'application dans le monde réel. Cette étape consiste à intégrer le modèle dans des systèmes ou des plates-formes, en veillant à ce qu'il fonctionne efficacement pour résoudre des problèmes pratiques.

Les étapes clés du déploiement sont les suivantes :

  1. Intégration: Intégrer le modèle dans l'infrastructure, les applications ou les services existants.
  2. Options de déploiement: Choisissez des solutions basées sur le cloud, des configurations sur site ou des appareils périphériques en fonction des besoins du projet.
  3. Contrôle des performances: Coulez le modèle dans des conditions réelles pour garantir sa précision et résoudre les problèmes potentiels tels que la dérive.
  4. Évolutivité et maintenance: Configurez le système en fonction de l'augmentation de la charge de données et établissez des protocoles pour les mises à jour régulières.

Un déploiement efficace garantit que le modèle apporte les avantages escomptés tout en restant fiable, évolutif et adaptable. Pour une approche pratique du déploiement et de la maintenance des modèles d'IA, explorez notre cours sur le déploiement et le cycle de vie des MLOps.

Étape 7 : Entretien et suivi

La maintenance garantit que les modèles d'IA restent précis et efficaces au fil du temps en s'adaptant aux nouvelles données et à l'évolution des conditions.

Les étapes à suivre sont les suivantes :

  1. Mises à jour régulières: Entraînez et affinez le modèle à l'aide de nouvelles données afin de maintenir sa précision.
  2. Cursus de suivi des performances: Surveillez les mesures pour détecter les problèmes tels que la dérive ou la dégradation.
  3. Boucles de rétroaction: Utilisez les connaissances du monde réel pour améliorer le modèle de manière itérative.

La maintenance continue permet de maintenir le modèle d'IA fiable, pertinent et aligné sur ses objectifs, garantissant ainsi un succès à long terme. Si vous souhaitez explorer un cadre similaire spécifiquement pour l'apprentissage automatique, consultez ce guide complet sur le cycle de vie de l'apprentissage automatique.

Meilleures pratiques dans le cycle du projet d'IA

La mise en œuvre efficace de l'IA nécessite une planification minutieuse, une collaboration et une attention particulière à l'éthique et à l'évolutivité. L'adoption de bonnes pratiques peut contribuer à garantir le succès tout en minimisant les risques.

  1. Donner la priorité à l'éthique et à la responsabilité: Développer des systèmes d'IA transparents, équitables et explicables, en veillant au respect des lignes directrices et des réglementations en matière d'éthique.
  2. Favoriser la collaboration: Faites participer des équipes pluridisciplinaires, comprenant des experts techniques, des spécialistes du domaine et des parties prenantes non techniques, afin d'obtenir des points de vue différents et d'aligner les attentes.
  3. Tirez parti de tests robustes: Utilisez des ensembles de données multiples et des tests contradictoires pour évaluer les modèles dans divers scénarios et identifier les modes de défaillance potentiels.
  4. Benchmark régulièrement: Comparez continuellement les performances de votre modèle à celles d'autres modèles afin de garantir sa compétitivité et son adaptabilité.
  5. Définissez clairement le succès: Établissez des critères de réussite clairs et mesurables afin d'éviter toute ambiguïté et toute dérive.
  6. Adopter une approche progressive: Voyez grand mais commencez petit - concentrez-vous sur des cas d'utilisation simples et percutants comme base de votre croissance future.
  7. Investir dans les MLOps: Créez un cadre MLOps solide dès le début pour gérer efficacement les complexités du déploiement et de la maintenance des modèles d'IA en production.

Pour des stratégies supplémentaires sur la gestion des initiatives d'IA, lisez ce blog perspicace sur la gestion efficace des projets d'IA. sur la gestion efficace des projets d'IA.

Défis communs du cycle de projet d'IA et comment les surmonter

Les projets d'IA se heurtent souvent à des difficultés techniques, éthiques et opérationnelles. En les abordant de manière proactive, on peut améliorer la réussite du projet et sa valeur à long terme. C'est pourquoi j'ai conçu un tableau contenant certains des défis les plus courants auxquels vous serez confrontés et la manière de les évaluer. 

Défi principal

Solutions proposées

Rareté ou déséquilibre des données

Utilisez l'augmentation des données, la génération de données synthétiques ou l'apprentissage par transfert pour améliorer la diversité des ensembles de données.

Biais dans les données et les modèles

Contrôlez régulièrement l'absence de biais à l'aide d'outils spécialisés et utilisez l'apprentissage par renforcement à partir du retour d'information humain (RLHF) pour atténuer les risques éthiques.

Conformité et réglementation

Veillez au respect des normes juridiques par le biais d'audits rigoureux et conservez la documentation nécessaire à la transparence.

Surajustement et perte de généralisation

Utilisez des techniques telles que la validation croisée et la régularisation pour créer des modèles qui se généralisent bien à différentes entrées.

La latence dans les applications en temps réel

Optimisez les modèles à l'aide de techniques de quantification et de distillation afin d'améliorer la vitesse sans sacrifier la précision.

Complexité de l'intégration

Mettre en œuvre des architectures modulaires et des API bien définies pour rationaliser l'intégration dans les systèmes existants.

Gestion des coûts

Optimisez l'architecture et les opérations du modèle pour plus d'efficacité, et sélectionnez des solutions cloud rentables.

Cycle des projets d'IA : études de cas et applications concrètes

Le cycle de projet de l'IA trouve sa pertinence dans diverses applications, du commerce électronique à des domaines spécialisés comme les soins de santé. Voici deux exemples qui illustrent sa mise en œuvre :

1. Système de recommandation pour une plate-forme de commerce électronique

Objectif: Améliorez l'engagement des utilisateurs et augmentez les ventes grâce à des recommandations personnalisées.

Le cycle des projets d'IA en action:

  • Détermination de la portée des problèmes: Définissez l'objectif de recommander des produits qui correspondent aux préférences et aux comportements des utilisateurs, en identifiant les parties prenantes telles que les clients et l'équipe commerciale.
  • Acquisition de données: Recueillez les données des clients, y compris l'historique des achats, les habitudes de navigation et les données démographiques, tout en garantissant la conformité à la législation sur la protection de la vie privée.
  • Exploration des données: Analysez les données pour y déceler des tendances, telles que les articles fréquemment achetés ou les tendances saisonnières, et identifiez les anomalies potentielles.
  • Modélisation: Développez et formez des modèles d'apprentissage automatique, tels que le filtrage collaboratif ou les réseaux neuronaux, afin de prédire avec précision les préférences en matière de produits.
  • Évaluation: Testez le modèle à l'aide de mesures telles que la précision et le rappel afin de garantir des recommandations précises et significatives.
  • Déploiement: Intégrer le modèle dans la plateforme de commerce électronique, en veillant à ce qu'il fonctionne de manière transparente avec les systèmes existants.
  • Entretien et surveillance: Mettez continuellement à jour le modèle avec de nouvelles données et suivez les performances pour résoudre des problèmes tels que la dérive ou l'évolution du comportement des utilisateurs.

Résultat: Un système de recommandation dynamique qui améliore l'expérience client et stimule la croissance du chiffre d'affaires.

2. Un chatbot comme le ChatGPT spécialisé dans le domaine de la santé.

Objectif: Fournir aux utilisateurs des informations précises et fiables sur la santé par le biais d'une interface IA conversationnelle.

Le cycle des projets d'IA en action:

  • Détermination de la portée des problèmes: Établissez l'objectif du chatbot, qui est de répondre à des questions liées à la santé, tout en veillant à ce qu'il respecte les normes éthiques et juridiques. Les parties prenantes sont les patients, les prestataires de soins de santé et les organismes de réglementation.
  • Acquisition de données: Rassembler des ensembles de données médicales diversifiés et de haute qualité, y compris des lignes directrices cliniques, de la littérature médicale et des journaux d'interaction avec les utilisateurs, tout en préservant la vie privée des patients.
  • Exploration des données: Analysez les données afin d'identifier les problèmes de santé courants, les questions fréquemment posées et les modèles de langage pour une formation efficace des modèles.
  • Modélisation: Affinez un grand modèle de langage comme ChatGPT sur des ensembles de données spécifiques à un domaine, en incorporant l'apprentissage par renforcement avec retour d'information humain (RLHF) pour aligner les réponses sur les conseils d'un expert.
  • Évaluation: Évaluez le modèle à l'aide de paramètres tels que l'exactitude, la pertinence et la sécurité des réponses afin de garantir la fiabilité de l'information fournie.
  • Déploiement: Déployer le chatbot sous la forme d'un service web ou d'une application, en l'intégrant dans les systèmes de soins de santé existants pour en faciliter l'accès.
  • Entretien et surveillance: Surveillez les interactions afin d'affiner les réponses, de corriger les informations erronées et d'entraîner à nouveau le modèle à l'aide de connaissances médicales actualisées.

Résultat: Un chatbot fiable axé sur la santé qui fournit des informations précises, accessibles et éthiques, permettant aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées en matière de santé. 

Pour ceux qui souhaitent comprendre le rôle de l'IA dans le monde des affaires, cette formation sur les cursus sur les fondamentaux de l'IA dans les entreprises est un excellent point de départ.

Conclusion

Le cycle des projets d'IA fournit une feuille de route structurée pour transformer des idées novatrices en solutions concrètes ayant un impact sur le monde réel. De la définition des problèmes au déploiement et à la maintenance continue, chaque étape joue un rôle essentiel pour garantir le succès et la fiabilité des systèmes d'IA. Cette approche systématique nous permet de définir des objectifs clairs et de découvrir des informations précieuses tout en soutenant la création de modèles d'IA robustes, éthiques et efficaces.

En adoptant le cycle de projet de l'IA, les organisations peuvent naviguer dans les complexités du développement de l'IA en toute confiance. Il encourage la collaboration, favorise la responsabilité éthique et aligne les efforts techniques sur les objectifs de l'entreprise. Que vous lanciez une nouvelle initiative d'intelligence artificielle ou que vous perfectionniez une solution existante, l'adoption de ce cycle de vie est essentielle pour obtenir des résultats significatifs et durables dans le domaine en constante évolution de l'intelligence artificielle. Si vous êtes totalement novice dans le domaine de l'IA, vous pouvez commencer par le cours de DataCamp. Fondamentaux de l'IA le cursus de DataCamp. Pour les utilisateurs plus expérimentés, voici d'autres ressources utiles pour améliorer vos compétences en matière d'IA : 


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Josep Ferrer
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Josep est data scientist et chef de projet à l'Office du tourisme de Catalogne, où il utilise les données pour améliorer l'expérience des touristes en Catalogne. Son expertise comprend la gestion du stockage et du traitement des données, associée à des analyses avancées et à la communication efficace des données.

Il est également un éducateur dévoué, enseignant le programme de Master Big Data à l'Université de Navarre, et contribuant régulièrement à des articles perspicaces sur la science des données sur Medium et KDNuggets.

Il est titulaire d'une licence en ingénierie physique de l'université polytechnique de Catalogne et d'une maîtrise en systèmes interactifs intelligents de l'université Pompeu Fabra.

Actuellement, il s'engage avec passion à rendre les technologies liées aux données plus accessibles à un public plus large par le biais de la publication ForCode'Sake sur Medium.

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