Naviguer dans le MLOps

Biointelligent Pulse est une entreprise de technologies de la santé spécialisée en diagnostics propulsés par l'IA.

Elle travaille sur un modèle d'IA pour détecter les marqueurs précoces de la maladie d'Alzheimer à partir des dossiers médicaux des patientes et patients.

À titre de gestionnaire de projet responsable de la mise en œuvre des modèles de machine learning (MLOps), quelles trois considérations ci-dessous devez-vous prioriser pour assurer une mise en production réussie?

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Stratégie d'intelligence artificielle (IA)

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Ce chapitre met en lumière les liens étroits entre les stratégies d'affaires, de données et d'IA. Il approfondit ensuite la façon dont une stratégie d'IA efficace commence par une vision claire et le rôle d'un plan d'action ciblé pour faire avancer les objectifs stratégiques de l'organisation. Vous verrez aussi les compétences nécessaires pour devenir une ou un stratège en IA performant, en précisant ses responsabilités et sa contribution à l'atteinte des objectifs d'affaires.

Exercise 1: Différents types de stratégies Exercise 2: Tracer la voie Exercise 3: Quelle stratégie?Exercise 4: Les piliers d'une stratégie d'IA efficace Exercise 5: Naviguer dans les eaux stratégiques Exercise 6: Les piliers d'une stratégie d'IA Exercise 7: Rôle d'un stratège en IA Exercise 8: Intégrer un·e stratège en IA Exercise 9: Un·e stratège en IA performant·e

Ce chapitre affine le sens des affaires en distinguant les logiciels d'IA des logiciels traditionnels, afin d'utiliser efficacement les ressources pour les enjeux d'affaires pertinents. Il explique aussi les principaux moteurs d'affaires pour repérer les initiatives d'IA les plus percutantes et montre comment se fixer les bons objectifs en IA. En plus de présenter l'importance du RCI, vous comprendrez les défis et les leviers liés à son évaluation.

Exercise 1: À quel moment devriez-vous envisager l'IA ?Exercise 2: S'adapter à la révolution de l'IA Exercise 3: Comprendre les paradigmes logiciels Exercise 4: Identifier les principaux moteurs d'affaires Exercise 5: Fondements d'un plan d'IA réussi Exercise 6: Test d'adéquation à l'IA Exercise 7: Reconnaître les scénarios propices à l'IA Exercise 8: Définir des objectifs d'affaires réalistes Exercise 9: Objectifs d'IA selon l'angle SMART Exercise 10: Un test de temps et d'ambition Exercise 11: Évaluer le RSI d'une initiative d'IA Exercise 12: Le RSI à deux volets de l'IA Exercise 13: Remonter aux sources des revenus

Ce chapitre présente les différentes composantes d'une stratégie d'IA réussie, notamment l'innovation et l'instauration de la bonne culture pour des équipes hautement performantes. Il souligne aussi l'importance de la littératie en IA, en couvrant les pratiques à adopter et à éviter. Même si l'innovation est essentielle, comprendre les risques potentiels liés à l'IA et poser les bonnes questions est crucial pour bâtir un cadre robuste d'évaluation des risques en IA.

Exercise 1: Instaurer une culture de l'IA Exercise 2: Essais d'IA diversifiés Exercise 3: Exploration et expérimentation Exercise 4: Constituer des équipes d'IA hautement performantes Exercise 5: Repérer l'écart Exercise 6: Le trio essentiel Exercise 7: Obtenir les bonnes données Exercise 8: Obtenir le bon mélange Exercise 9: La qualité fait économiser Exercise 10: Évaluation des risques liés à l'IA Exercise 11: Confidentialité et éthique Exercise 12: Respect de la réglementation Exercise 13: Conformité Exercise 14: Cycle de vie d'un projet d'IA

Dans ce chapitre, nous abordons le rôle des ateliers de faisabilité et insistons sur le lancement d'une preuve de concept (PoC) ciblée pour mesurer le potentiel de l'IA avant un déploiement à grande échelle. Nous mettrons aussi en évidence ce qu'il faut pour construire des systèmes d'IA évolutifs et l'importance de la MLOps pour les faire passer à l'échelle correctement. En fin de compte, le chapitre souligne l'influence des cadres parrains et des personnes championnes de l'IA dans la promotion de son adoption.

Exercise 1: Tout commence par un PoC Exercise 2: Points de décision pour l'outil diagnostique d'IA Exercise 3: Évaluer l'essentiel d'une initiative d'IA Exercise 4: Passer à l'échelle au-delà des PoC Exercise 5: Classer les obstacles à la mise à l'échelle de l'IA Exercise 6: Faire passer un système d'IA à l'échelle Exercise 7: MLOps Exercise 8: Naviguer dans le MLOps

Exercice en cours

Exercise 9: Classer les pratiques d'architecture Exercise 10: Obstacles à l'adoption Exercise 11: Attribuer des rôles dans une transformation IA Exercise 12: Plan directeur pour la transformation IA Exercise 13: C'est le moment de conclure !