7 questions clés pour acheter une solution AI de manière efficace : découvrez la meilleure méthode dès maintenant !

L’importance de comprendre l’IA pour en tirer pleinement parti

L’intelligence artificielle (IA) est sur le point de devenir une présence significative et omniprésente dans nos vies. Elle offre un potentiel énorme, mais nous ne pouvons pas contribuer de manière significative à une technologie que nous ne comprenons pas.

Lorsqu’un utilisateur envisage d’acheter une nouvelle technologie, il n’est pas particulièrement intéressé par ce qu’elle pourrait être capable de faire à l’avenir. Un utilisateur potentiel doit comprendre ce qu’une solution fera pour lui aujourd’hui, comment elle interagira avec sa pile technologique existante et comment l’itération actuelle de cette solution lui apportera une valeur continue pour son entreprise.

Mais étant donné qu’il s’agit d’un domaine émergent qui évolue en permanence, il peut être difficile pour ces utilisateurs potentiels de savoir quelles questions ils devraient poser ou comment évaluer des produits si tôt dans leur cycle de vie.

Dans cette optique, j’ai fourni un guide de haut niveau pour évaluer une solution basée sur l’IA en tant que client potentiel – une grille d’évaluation pour les acheteurs d’entreprise, si vous voulez. Lors de l’évaluation de l’IA, prenez en compte les questions suivantes.

La solution résout-elle un problème commercial et les constructeurs comprennent-ils vraiment ce problème ?

Les chatbots, par exemple, remplissent une fonction très spécifique qui favorise la productivité individuelle. Mais la solution peut-elle être mise à l’échelle de manière à être utilisée efficacement par 100 ou 1 000 personnes ?

Les principes fondamentaux du déploiement de logiciels d’entreprise restent valables – la réussite du client, la gestion du changement et la capacité à innover au sein de l’outil sont des exigences fondamentales pour fournir une valeur continue à l’entreprise. Ne pensez pas à l’IA comme à une solution incrémentale ; pensez-y comme à un petit tour de magie qui supprime complètement un point douloureux de votre expérience.

Mais cela ne semblera magique que si vous pouvez littéralement faire disparaître quelque chose en le rendant autonome, ce qui revient à bien comprendre le problème commercial.

À quoi ressemble la pile de sécurité ?

Les implications de la sécurité des données liées à l’IA sont d’un niveau supérieur et dépassent largement les exigences auxquelles nous sommes habitués. Vous avez besoin de mesures de sécurité intégrées qui répondent ou dépassent vos propres normes organisationnelles dès le départ.

Aujourd’hui, la sécurité des données et la conformité sont des prérequis pour tout logiciel, et elles sont encore plus importantes pour les solutions d’IA. La raison en est double : premièrement, les modèles d’apprentissage automatique s’exécutent sur d’énormes quantités de données, et cela peut être une expérience impitoyable si ces données ne sont pas gérées avec soin stratégique.

Avec toute solution basée sur l’IA, quelle que soit sa finalité, l’objectif est d’avoir un impact important. Par conséquent, le public qui utilise la solution sera également nombreux. La manière dont vous exploitez les données générées par ces groupes d’utilisateurs étendus est très importante, tout comme le type de données que vous utilisez pour garantir la sécurité de ces données.

Deuxièmement, vous devez vous assurer que la solution que vous avez mise en place vous permet de maintenir le contrôle de ces données pour continuer à former les modèles d’apprentissage automatique au fil du temps. Il ne s’agit pas seulement de créer une meilleure expérience ; il s’agit également de veiller à ce que vos données ne quittent pas votre environnement.

Comment protéger et gérer les données, qui y a accès et comment les sécuriser ? L’utilisation éthique de l’IA est déjà un sujet brûlant et le restera avec l’arrivée imminente de réglementations. Toute solution d’IA que vous déployez doit avoir été construite avec une compréhension inhérente de cette dynamique.

Le produit est-il vraiment quelque chose qui peut s’améliorer avec le temps ?

À mesure que les modèles d’apprentissage automatique vieillissent, ils commencent à dériver et à tirer des conclusions erronées. Par exemple, ChatGPT3 n’a pris en compte les données que jusqu’en novembre 2021, ce qui signifie qu’il ne pouvait pas comprendre les événements survenus après cette date.

Les solutions d’IA d’entreprise doivent être optimisées pour évoluer dans le temps afin de suivre les nouvelles données précieuses. Dans le monde de la finance, un modèle peut avoir été entraîné pour repérer une réglementation spécifique qui évolue avec de nouvelles législations.

Un fournisseur de sécurité peut entraîner son modèle à repérer une menace spécifique, puis une nouvelle vecteur d’attaque apparaît. Comment ces changements sont-ils reflétés pour maintenir des résultats précis au fil du temps ? Lors de l’achat d’une solution d’IA, demandez au fournisseur comment il maintient ses modèles à jour et comment il envisage la dérive des modèles en général.

À quoi ressemble l’équipe technique derrière le produit ?