Sur la base des retours d’expérience terrain des experts de Meritis, découvrez toutes les étapes pour réussir la mise en place de modèles efficients jusqu’à leur mise en production.
"Le 8 novembre 2022, le Gouvernement lançait la deuxième phase de sa stratégie nationale pour l’IA. Objectif : accroître le nombre de talents formés dans ce domaine, et transformer le potentiel de recherche et développement en succès économiques. Une ambition à laquelle l’État prévoit de consacrer au total 2,22 milliards d’euros sur cinq ans.
Pourquoi un tel plan en faveur de l’intelligence artificielle ? Parce que le constat est aujourd’hui sans appel : 85 % des projets d’IA échouent et aboutissement à des résultats erronés en raison de préjugés dans les données, des algorithmes ou des équipes responsables. Résultat, seuls 15 % des cas d’utilisation tirant parti des techniques d’IA impliquant des environnements Edge et IoT parviennent à passer en production.
Une proportion alarmante mais néanmoins étonnant quand on sait qu’en 2021, 71 % des entreprises exploraient ou exploitaient déjà le potentiel de l’IA ! L’IA n’est aujourd’hui plus une chimère ou un fantasme hollywoodien, mais bel et bien une technologie de plus en plus mature et surtout un levier de création de valeur hors norme… à condition de réussir sa mise à l’échelle. En effet, passer du PoC à la phase d’industrialisation implique de maîtriser les algorithmes et surtout de ne pas brûler les étapes.
C’est là que les entreprises bloquent le plus souvent, faute de ressources et de moyens en interne, mais aussi de « savoir faire ». Par où commencer ? Quels prérequis pour réussir son passage à l’IA ? Quelles sont les best practices et les erreurs à éviter ? Comment faire de l’IA un facteur d’aide à la décision stratégique ? Autant de questions auxquelles elles ont souvent du mal à répondre et qui affectent les performances de leurs modèles intelligents.
Sur la base des retours d’expérience terrain de nos experts, découvrez toutes les étapes pour réussir la mise en place de modèles efficients jusqu’à leur mise en production."
