L'IA est-elle le prochain Titanic

La gestion des projets d'IA reflète souvent la théorie de l'iceberg, les tâches visibles ne représentant qu'une petite fraction des complexités en jeu.

Un Titanic averti en vaut deux

La théorie de l’iceberg dans la gestion de projet montre que ce qui est initialement visible dans un plan de projet ne représente souvent qu’une petite fraction du travail réel et des défis à venir. La majeure partie des complexités du projet, comme un iceberg, reste invisible sous la surface. Ces éléments cachés peuvent inclure des défis techniques imprévus, des dépendances, des lacunes dans les connaissances et les subtilités de l’intégration de nouvelles solutions dans les systèmes existants. La reconnaissance et l’anticipation de ces défis invisibles sont essentielles à la réussite du projet et nécessitent une approche proactive, plutôt que réactive, de la gestion de projet.

Les icebergs de l’IA cachés dans les océans de données

Les icebergs liés à la qualité et à la préparation des données : Les projets d’IA dépendent exclusivement de grands volumes de données de haute qualité. Des problèmes tels que des ensembles de données incomplets, des données biaisées ou la nécessité d’un nettoyage et d’une préparation approfondis des données peuvent retarder considérablement le calendrier du projet et avoir un impact sur les résultats. Dans le domaine de la santé, les projets d’IA visant à diagnostiquer des maladies à partir d’images médicales se sont heurtés à des obstacles importants en raison de la qualité et de la diversité des données.

Par exemple, un grand fournisseur de soins de santé a tenté de déployer l’IA pour diagnostiquer le cancer de la peau. Les modèles initiaux, formés sur un ensemble limité et homogène d’images, n’ont pas donné de bons résultats pour différentes couleurs de peau. L’équipe du projet a dû entreprendre un effort massif et non planifié pour obtenir un ensemble de données plus diversifié, s’attaquant ainsi à l’iceberg de la qualité et de la préparation des données qui menaçait la viabilité du projet.

Les icebergs se formant autour de la complexité des modèles : L’élaboration de modèles d’IA implique un travail algorithmique complexe où l’ajustement excessif peut constituer un défi majeur invisible. L’équilibre entre la précision du modèle et sa généralisation nécessite des tests et des perfectionnements itératifs, souvent sous-estimés au début d’un projet.

Une grande chaîne de magasins a mis en œuvre un modèle d’IA pour la segmentation de la clientèle afin de personnaliser les stratégies de marketing. Le modèle initial, bien que très précis lors de tests contrôlés, a surajouté les données d’apprentissage et n’a pas donné de bons résultats lorsqu’il a été exposé à de nouvelles données sur les clients. Cet iceberg de complexité et de surajustement a obligé l’équipe à revoir la conception du modèle et à intégrer un processus de validation plus robuste, ce qui a retardé le projet et augmenté les coûts.

Les icebergs sur la route des systèmes existants : Les solutions d’IA n’existent pas en vase clos. L’intégration de nouvelles fonctionnalités d’IA dans les infrastructures informatiques existantes ou leur alignement sur les processus opérationnels peuvent révéler des défis techniques et organisationnels inattendus.

Une société de services financiers cherchait à améliorer ses capacités de détection des fraudes grâce à l’IA. Cependant, l’intégration du nouveau modèle d’IA dans les systèmes de traitement des transactions existants a révélé d’importants défis techniques et opérationnels. Le projet a connu des retards inattendus lorsque l’équipe a navigué sur ces icebergs d’intégration, impliquant des problèmes de compatibilité et la nécessité d’apporter des modifications substantielles à l’infrastructure informatique existante.

Ce que cache la partie immergée de ces icebergs de l’IA

Une dette technique : des phases de développement précipitées peuvent entraîner une dette technique, lorsque des solutions temporaires deviennent des maux de tête permanents.

Des considérations éthiques et de partialité : les projets d’IA doivent naviguer dans des paysages éthiques complexes, y compris les questions de partialité dans les modèles d’IA, qui peuvent émerger de manière inattendue et nécessiter une attention particulière pour être résolues.

Des aspects de conformité réglementaire : En particulier dans des secteurs tels que la santé ou la finance, des exigences réglementaires imprévues pour les systèmes d’IA peuvent entraîner des retards et nécessiter des refontes.

Conseils et astuces pour éviter de percuter un iceberg de l’IA

Une évaluation initiale approfondie : Investissez du temps dès le départ pour comprendre toute la portée du projet, y compris les besoins en données, les points d’intégration et les questions réglementaires potentielles.

Développement itératif : Adopter une approche de développement itérative pour gérer la complexité et découvrir et résoudre progressivement les problèmes cachés.

Plan de gestion des risques : Élaborer un plan complet de gestion des risques comprenant des stratégies pour faire face aux défis connus et inconnus du projet.

Engagement des parties prenantes : Interagir régulièrement avec toutes les parties prenantes, y compris les utilisateurs finaux et les équipes informatiques, afin d’obtenir des informations sur d’éventuels problèmes cachés.

Apprentissage continu et adaptation : Favoriser une culture d’équipe d’apprentissage continu et de flexibilité pour s’adapter aux nouvelles informations et aux nouveaux défis au fur et à mesure qu’ils se présentent.

Il est essentiel de comprendre et de relever les défis invisibles représentés par la théorie de l’iceberg dans la gestion des projets d’IA pour que ceux-ci soient menés à bien. En anticipant les défis cachés, en adoptant des méthodologies flexibles et en s’engageant dans une gestion continue des risques, les équipes de projet peuvent naviguer plus efficacement dans les complexités des projets d’IA… évitant à votre entreprise de sombrer tel le Titanic.