Chaque feuille de route d'entreprise comporte désormais une initiative IA. Beaucoup moins ont résolu le problème peu glamour qui se cache derrière : mettre des données propres, gouvernées et bien modélisées à disposition du modèle.
Le Modèle Est La Partie Facile
Choisir un modèle, appeler une API et livrer une démo peut se faire en un après-midi. Rendre cette même fonctionnalité fiable en production, sur de vraies données clients, avec de vraies contraintes de latence et de coût, est un problème d'ingénierie des données déguisé en IA.
Ce qui détermine réellement si une fonctionnalité IA survit à la production
- Une qualité et une traçabilité des données auditables par le modèle
- Des contrôles d'accès qui respectent qui a le droit de voir quoi
- Une boucle de rétroaction qui transforme les échecs en production en signal de réentraînement
- Une visibilité des coûts par requête, pas seulement par modèle
Les équipes qui traitent la plateforme de données comme le produit, et le modèle comme un composant remplaçable posé au-dessus, livrent des fonctionnalités IA qui continuent de fonctionner une fois l'enthousiasme de la démo retombé.
