Équipe IA vs. division des rôles | IA dans les affaires #53

Que fait l’équipe d’IA ?

L’équipe d’IA est un groupe de spécialistes dans le domaine de l’intelligence artificielle. Leurs responsabilités au sein de l’entreprise incluent :

• renforcer les produits et services en utilisant l’IA — l’équipe d’IA peut développer et mettre en œuvre des systèmes basés sur l’IA qui augmentent la valeur des produits et services offerts. Par exemple, une entreprise de commerce électronique peut déployer un système de recommandation basé sur l’IA qui suggère des produits adaptés aux préférences des clients en fonction d’une analyse du comportement d’achat,
• automatiser les tâches routinières — l’équipe d’IA peut créer des solutions qui automatisent les tâches répétitives, permettant aux employés de se concentrer sur des tâches plus complexes. Par exemple, une entreprise peut créer un chatbot basé sur l’IA pour fournir un service client et répondre aux questions fréquemment posées,
• analyser les données et générer des rapports — l’équipe d’IA peut analyser de grandes quantités de données, tirer des conclusions et générer des rapports pour soutenir les décisions commerciales. Par exemple, une entreprise peut utiliser un système d’analyse de sentiment basé sur l’IA pour surveiller les retours des clients sur ses produits et services.

Cependant, les responsabilités de l’équipe d’IA d’une entreprise dépendent principalement des ambitions de l’organisation concernant l’étendue du déploiement de l’intelligence artificielle. Selon Gartner, l’étendue de l’utilisation de l’IA dans l’entreprise peut être largement catégorisée en trois domaines :

1. Les entreprises cherchant à améliorer l’efficacité, où l’équipe d’IA travaille principalement à préparer à la fois des outils internes pour l’organisation et des outils pour le service client.
2. Les entreprises qui utilisent l’IA pour optimiser leurs opérations, mais évitent de l’utiliser dans les produits et le service client. L’équipe d’IA ne s’occupe que de l’amélioration des processus internes de l’organisation.
3. Les entreprises qui mettent en œuvre l’intelligence artificielle à grande échelle, où l’équipe d’IA met en œuvre des solutions dans les produits, le service client et en interne.

Source : Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

Compétences et responsabilités des membres de l’équipe d’IA

Selon le rapport “Gartner Top 10 Strategic Technology Trends 2024”, la demande de spécialistes en intelligence artificielle va croître dans les années à venir, notamment dans des domaines tels que :

• la mise en œuvre de l’intelligence artificielle générative dans les entreprises,
• la confiance en l’IA, la gestion des risques et de la sécurité, AI TRISM,
• la création et le développement d’applications habilitées par l’IA (développement augmenté par l’IA),
• l’utilisation de l’intelligence artificielle pour optimiser la manière dont les décisions sont prises.

Mais à quoi ressemble une équipe d’IA en interne ? Bien sûr, cela variera légèrement en fonction du projet. Mais voici quelques rôles clés dans l’équipe d’IA :

• Data scientist — les data scientists s’occupent de l’analyse et de l’interprétation des données, de la modélisation prédictive et de l’apprentissage automatique. Leur objectif principal est d’extraire des informations précieuses des données et de les utiliser pour prendre des décisions commerciales.
• Ingénieur logiciel IA — les ingénieurs logiciels IA créent et développent des applications basées sur l’intelligence artificielle. Leur travail consiste à mettre en œuvre et à optimiser des algorithmes d’apprentissage automatique et à les intégrer dans des systèmes existants.
• Chercheur en ML/Ingénieur ML — les chercheurs en ML développent de nouveaux modèles et algorithmes d’apprentissage automatique et les mettent en œuvre. Leur objectif principal est l’amélioration continue et l’innovation dans le domaine de l’intelligence artificielle.
• Éthicien de l’IA — les éthiciens de l’IA sont des professionnels qui comprennent les risques associés à l’utilisation de l’intelligence artificielle et sont responsables de l’application éthique de cette technologie. Ils veillent à ce que les initiatives d’IA et leur mise en œuvre respectent les principes éthiques et la loi.

L’équipe d’IA a également besoin de quelqu’un responsable des aspects stratégiques et commerciaux du projet. Cela pourrait être un responsable de l’IA, qui gère le développement et la mise en œuvre de processus et de produits basés sur l’IA, ou un directeur de l’IA (CAIO), qui est responsable de la stratégie IA au sein de l’organisation. Leur rôle est de :

• gérer les technologies d’IA utilisées – le CAIO doit être familiarisé avec divers algorithmes et techniques d’IA et être capable de les appliquer pour résoudre des problèmes dans une organisation,
• superviser la conception, le développement, les tests et la mise en œuvre de solutions d’IA en collaboration avec l’équipe d’IA,
• mesurer l’impact commercial et financier de l’IA pour évaluer les avantages et les coûts de la mise en œuvre de l’intelligence artificielle,
• former et développer les employés en IA.

Personnalités dans l’équipe d’IA

Comme dans toute équipe soudée, chaque membre de l’équipe d’IA doit avoir les bonnes compétences, des compétences régulièrement mises à jour et de l’expérience. Cependant, tout aussi important est le besoin de diversité, ce qui signifie que l’équipe devrait se composer non pas tant de personnes similaires que de personnes qui s’inspirent mutuellement par leurs différents points de vue.

Les personnalités jouent un rôle clé dans la construction d’une équipe d’IA efficace. Bien que tous les membres de l’équipe partagent une passion pour la technologie et des compétences analytiques, ils diffèrent dans leur approche, leur tempérament et leurs préférences.

Le responsable de l’équipe d’IA doit reconnaître ces différences et apprécier l’importance de la diversité. Par exemple, un data scientist orienté vers les détails et méticuleux peut s’ennuyer lors de discussions abstraites sur les futures orientations de la technologie IA et préférer se concentrer sur l’amélioration du modèle ML actuel. D’autre part, l’éthicien de l’IA avec un tempérament visionnaire et une riche imagination peut ne pas avoir la patience pour la programmation et les tests fastidieux.

Selon le rapport “Technology Trends Outlook 2023” de McKinsey, les éléments suivants sont de plus en plus importants dans le monde des affaires d’aujourd’hui :

• Flexibilité – la rapidité à laquelle la technologie évolue signifie qu’il n’est pas judicieux de se verrouiller dans un ensemble d’outils ou une manière de faire les choses,
• Capacité à s’adapter aux conditions changeantes – les changements dans la composition de l’équipe, un passage au travail à distance, ou même l’externalisation vers une autre entreprise ne devraient pas poser de problème pour le membre “idéal” de l’équipe d’IA,
• Ouverture à de nouveaux défis – la mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans davantage de domaines de l’entreprise signifie que chaque personne de l’équipe d’IA devra acquérir de nouvelles compétences.

Tout aussi importants sont la capacité à coopérer et à communiquer, la volonté de prendre des responsabilités pour les tâches assignées, et la capacité à gérer le stress.

Source : DALL·E 3, prompt : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Structure de répartition du travail

Pour assurer un flux de travail efficace dans l’équipe d’IA, il vaut la peine d’utiliser la technique de la structure de répartition du travail. Cela implique de diviser le projet en tâches plus détaillées, qui sont ensuite attribuées aux membres individuels de l’équipe en fonction de leurs compétences.

Au niveau le plus élevé, il y a des objectifs commerciaux globaux, qui sont décomposés en initiatives de produits spécifiques. Celles-ci, à leur tour, sont divisées en tâches de recherche, de programmation, de test, etc. Grâce à la SRP, tout le monde sait exactement quoi faire pour contribuer au succès de l’ensemble.

Dans l’équipe d’IA, la structure de répartition du travail peut ressembler à ceci :

• Analyse des données. L’équipe d’IA commence souvent par analyser les données pour identifier des modèles et des relations qui peuvent être utilisés pour construire des modèles prédictifs.
• Construction de modèles prédictifs. Sur la base des données collectées, l’équipe d’IA construit des modèles prédictifs qui peuvent être utilisés pour prévoir des événements futurs.
• Tests et optimisation des modèles. Une fois les modèles construits, l’équipe d’IA les teste et les optimise pour s’assurer qu’ils fonctionnent correctement et produisent des résultats précis.
• Mise en œuvre des modèles. Après les tests, les modèles sont mis en œuvre, ce qui signifie qu’ils sont utilisés pour prédire des événements futurs sur la base de nouvelles données.
• Surveillance et maintenance des modèles. Une fois les modèles mis en œuvre, l’équipe surveille leur performance et les maintient en bon état pour garantir des résultats précis tout au long de leur durée de vie.

Résumé

Le choix de l’équipe projet peut déterminer le succès ou l’échec de l’ensemble du projet. C’est pourquoi il est si important que l’équipe d’IA soit composée de personnes ayant diverses compétences et personnalités, différentes expériences et différents styles de travail. Si le chef de projet ou le CAIO choisit les bonnes personnes, elles prendront naturellement des rôles informels qui sont les plus importants pour construire une équipe cohésive, augmentant les chances de succès et de collaboration fructueuse ultérieure.

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