Sujet

Vous êtes d'accord pour dire que l'IA et le ML sont des moyens puissants pour optimiser l'entreprise, mais êtes-vous en mesure de tirer pleinement parti de leurs pouvoirs ?
De nombreuses entreprises se demandent comment mettre l'IA à l'échelle de leur activité. Elles cherchent à savoir comment faire passer l'IA et l'apprentissage automatique de l'environnement du laboratoire à quelque chose qui sert l'entreprise et les applications opérationnelles réelles, de quelque chose d'artisanal et de DIY à quelque chose d'industrialisé ou de mécanisé et intégré dans une opération informatique d'entreprise standard.

Et l'industrialisation de l'IA s'accompagne de défis importants, notamment pour le DSI.
Trop souvent, les DSI sont confrontés à des investissements qui sombrent dans des modèles d'IA non déployés et à un capital intellectuel important qui ne dépasse jamais les phases de prototype. Serait-ce parce que les modèles d'IA ne sont pas développés comme des logiciels classiques ? Il s'agit d'un travail à forte intensité de ressources effectué par des data scientists, des artisans difficiles à trouver, coûteux à embaucher et difficiles à fidéliser, et dont les résultats sont largement opaques aux non-data scientists. Ils aiment expérimenter et adorent travailler avec des algorithmes, mais ils ne sont pas des ingénieurs en logiciel et sont souvent déconnectés de l'informatique. Et, lorsqu'ils ne trouvent pas les ressources dont ils ont besoin en interne, ils se tournent vers la disponibilité quasi omniprésente du cloud computing et... créent du shadow IT/AI.
De plus, l'IA est unique dans sa façon de consommer les ressources. Pour parvenir à des solutions rapides, il faut une grande puissance de calcul, un stockage haute performance et des connexions à haut débit... Il serait donc préférable que vous disposiez d'une stratégie informatique capable d'éviter d'augmenter les OPEX avec des approches bricolées et d'offrir une technologie de calcul, de talent et de processus et... de fournir de la valeur.