Selon un récent rapport de la RAND, plus de 80 % des projets d’IA échouent, soit deux fois plus que les projets informatiques qui n’impliquent pas l’IA. Comment expliquer ce taux d’échec inquiétant ? Comment inverser la tendance pour profiter pleinement du potentiel offert par l’intelligence artificielle ?
Les principales causes de l'échec des projets IA
Toujours selon le rapport de la RAND, plusieurs raisons peuvent expliquer l’échec des projets d’IA.
Une mauvaise compréhension des problèmes
Il est fréquent que les projets d’IA échouent car les parties prenantes n’identifient pas précisément quel problème doit être résolu grâce à l’IA. Ne pas définir les objectifs de son projet d’IA est une réelle erreur, qui peut conduire à des solutions inadaptées et donc inefficaces. Parfois, les problèmes sont tout simplement mal compris par manque de communication entre les parties prenantes.
Un manque de données
De nombreux projets d’intelligence artificielle échouent parce que les entreprises ne disposent pas des données nécessaires pour former un modèle d’IA efficace. Pour fonctionner de manière efficace, l’IA a besoin d’une grande quantité de données de qualité. Les résultats ne sont pas fiables s’ils reposent sur une trop faible quantité de données, ou sur un grand nombre de données de mauvaise qualité.
Un choix de technologies inadaptées aux besoins des utilisateurs
Dans certains cas, l’entreprise va se focaliser sur l’utilisation d’une technique d’IA récente et tendance, plutôt que de se focaliser sur les besoins réels des utilisateurs. La société va alors perdre de vue les vrais objectifs d’un projet IA : satisfaire les utilisateurs et répondre à leurs attentes de manière précise et pertinente. Prendre le temps de définir les besoins et la manière d’y répondre avant de choisir la technologie d’IA est donc essentiel.
Une infrastructure inadéquate
L’une des principales causes d’échec des projets IA est le manque d’une infrastructure robuste. Pour déployer un modèle IA efficace, il faut disposer d’une infrastructure technique solide, capable de stocker une quantité de données importante et de déployer des modèles d’IA fiables. Dans certains cas, les entreprises ont une stratégie IA efficace mais manquent tout simplement de l’infrastructure nécessaire pour la mettre en place.
Des problèmes trop complexes pour l'IA
L’intelligence artificielle n’en est encore qu’à ses débuts. Nombreuses sont les entreprises qui oublient cela et confient à l’IA des projets trop complexes ou trop ambitieux. Si le problème n’est pas adapté aux capacités de l’application d’IA utilisée, celle-ci ne pourra pas le résoudre de manière fiable.
Quelles mesures mettre en place pour assurer la réussite de ses projets IA ?
Dans son rapport, la RAND émet quelques recommandations aux entreprises pour réussir leurs projets d’IA. Quel que soit votre secteur d’activité, il est nécessaire de bien définir votre projet, ses objectifs et son périmètre avant de travailler à sa réalisation. Toutes les équipes impliquées dans le projet doivent être d’accord sur la finalité du projet et ses objectifs. Les objectifs doivent être réalistes, ni trop complexes, ni trop ambitieux.
Une fois que vous avez identifié les besoins réels des utilisateurs, vous pourrez choisir la technologie d’IA la plus adéquate en fonction de ces besoins. Ensuite, évaluez les capacités de votre infrastructure. Si vous n’avez pas les capacités techniques nécessaires à la bonne réalisation du projet, il est conseillé d’investir dans des logiciels ou applications efficaces. En effet, le coût du développement d’une infrastructure d’IA efficace sera rentabilisé par la réussite du projet.
Une fois que vous avez mis en place l’infrastructure adéquate, prenez le temps de récolter une grande quantité de data de bonne qualité pour nourrir l’intelligence artificielle. Cette étape est nécessaire pour la réussite de votre projet d’IA, même si elle peut retarder la résolution du problème initial.
Pour favoriser la réussite de votre projet d’IA, la phase préparatoire est indispensable, de même que le déploiement d’une infrastructure technique adaptée. Avec ces quelques bonnes pratiques, votre entreprise est assurée d’exploiter au mieux le potentiel de l’intelligence artificielle, en minimisant le risque d’échec.
