L’IA n’est pas synonyme de gros projets longs à mettre en œuvre

L’IA sera l’un des thèmes de l’événement, quelle approche préconisez-vous ?

Plusieurs approches s’offrent aux entreprises qui souhaitent se lancer dans l’IA : Y aller seule ou accompagnée, se lancer sur un projet à périmètre restreint ou tout de suite envisager un passage à l’échelle…. L’approche va dépendre de plusieurs facteurs dont le type de projet IA envisagé, les ressources, compétences dont l’entreprise dispose et qu’elle veut allouer à ce projet, mais aussi les impératifs « time to market ».
Chez Microsoft, nous distinguons quatre grandes typologies de projets IA :

• Les projets qui vont utiliser des solutions « prêtes à l’emploi »

qui grâce à des partenaires (éditeurs de logiciels/solutions), peuvent être mis en œuvre en quelques jours, en mobilisant peu ou pas de ressources en internes

• Les projets qui vont s’appuyer sur des API sur étagères

pour enrichir des applications avec de l’IA  (comme les APIs cognitives Microsoft déjà pré-entrainées). Une telle intégration par un développeur en interne ou via un partenaire de services d’intégration prendra quelques semaines

• Les projets plus complexes, qui nécessitent un modèle d’IA plus personnalisé

avec notamment la mise en œuvre d’analyses de données et l’entrainement de modèles de Machine Learning. Ces projets nécessitent des profils plus spécialisés (data scientists, experts métiers pour guider les profils techniques dans la pertinence des modèles …). Là aussi, Microsoft (via du co-développement par exemple) et son écosystème de partenaires accompagnent les entreprises dans ces projets pouvant prendre plusieurs mois.

• Les projets qui nécessitent un niveau d’expertise élevé en raison de la complexité des systèmes d’IA à développer, pour faire face à des problématiques métiers difficiles à adresser

Ces projets demandent l’engagement de profils experts tels que les data scientists, des ingénieurs, des docteurs (PhD). L’ingénierie Microsoft, le centre MS Research et l’Inria (partenaire) peuvent être impliqués pour co-développer une solution avec l’entreprise. On se positionne plus sur une échelle de mois…voire années pour la mise en œuvre de tels projets.

En conclusion, l’IA n’est pas synonyme de gros projets longs à mettre en œuvre, il existe différents types de projets qui s’adaptent aux besoins et ressources de l’entreprise. L’important est de se lancer, même si on se lance petit !