La création de votre IA à portée de main

La création d’IA n'est plus l'apanage des géants technologiques. Grâce à l'émergence d'outils accessibles et de méthodologies simplifiées, tout le monde peut développer sa propre intelligence artificielle. C’est-à-dire, un système capable de proposer des solutions spécifiquement adaptées à vos objectifs. Grâce à ces outils, vous bénéficiez d’une personnalisation complète, d’une productivité multipliée et d’une meilleure capacité d'innovation. Maintenant, reste à savoir comment faire. L’École Cube vous guide dans le développement d’une IA sur-mesure. 

‍

Les étapes de création d'une IA

‍

Si développer une intelligence artificielle est à la portée de tous, encore faut-il respecter un processus méthodique. 

‍

1 - La définition des objectifs du projet

‍

La conception d'une intelligence artificielle débute par une analyse approfondie des besoins organisationnels. Et pour cela, il convient de se poser plusieurs questions : 

‍

• Quels problèmes résoudre ? 
• Quels sont les défis à relever ? 
• Quels sont les objectifs de la création de l’IA ? 
• Comment mesurer le succès ?
• Quelles sont les contraintes budgétaires, techniques et sécuritaires ? 

‍

Ce travail préliminaire vous permet de délimiter le périmètre d'action et d'établir des critères de réussite tangibles.

‍

2 - La sélection du modèle approprié

‍

Il existe plusieurs modèles d'architecture algorithmique. Mais tous ne répondent pas aux mêmes objectifs (notamment en termes de capacité du système). À vous de choisir celui qui vous convient le mieux parmi : 

‍

• Les réseaux de neurones convolutionnels excellent dans le traitement d'images.
• Les modèles de langage transformers révolutionnent la compréhension textuelle. 
• Les arbres de décision offrent une transparence précieuse pour les processus nécessitant une explicabilité. 
• Les machines à vecteurs de support démontrent leur efficacité sur des jeux de données restreints, mais complexes. 

‍

Cette sélection s'appuie sur l'analyse des données disponibles et la complexité du problème à traiter.

‍

3 - La préparation des données

‍

La performance de l'intelligence artificielle créée dépend de la qualité des données fournies. Ce qui suppose un travail de préparation colossal. Vous devez collecter des quantités massives d'informations pertinentes, suivre un processus rigoureux de nettoyage et de structuration (comme l’élimination des doublons, le traitement des valeurs manquantes et la normalisation des formats), explorer les données. 

‍

Cela permettra de révéler des corrélations significatives, tout en guidant la sélection des variables les plus influentes pour l'entraînement du modèle.

‍

4 - La phase d'apprentissage supervisé

‍

C’est le cœur du processus de création IA. Lors de l’apprentissage, le système assimile les patterns contenus dans les données d'entraînement. De votre côté, vous devez orienter l'intelligence artificielle vers les comportements souhaités en définissant les associations entre entrées et sorties attendues. Ce faisant, le modèle est capable de développer une capacité de reconnaissance et d'interprétation des informations selon les objectifs fixés.

‍

5  - L’entraînement du modèle

‍

L’entraînement est la suite de la phase d’apprentissage. L’algorithme continue de se perfectionner. Mais à la différence de l’étape de création d’IA précédente, la machine agit seule. Vous n’avez plus besoin d’intervenir pour superviser son travail. Ici, les algorithmes d'optimisation minimisent progressivement l'erreur de prédiction à travers des milliers d'itérations.

‍

Bon à savoir : cette phase de développement (fine tuning) exige souvent des ressources importantes. 

‍

6 - L’évaluation des performances

‍

Une fois que le modèle est entraîné, il reste encore à le tester. L’objectif est de vérifier sa capacité à généraliser ses apprentissages. 

‍

Pour cela, vous pouvez utiliser plusieurs métriques de performance (précision, rappel, F1-score, …). Elles permettent de quantifier objectivement l'efficacité du système face aux exigences définies initialement. 

‍

L’évaluation des performances est une phase critique de la création d’IA. C’est là que vous identifierez les éventuelles failles, nécessitant des ajustements supplémentaires ou un retour aux étapes précédentes. Sans cet aller-retour, vous risquez de développer une IA bancale. 

‍

7 - Le déploiement en environnement de production

‍

Lorsque la solution d’intelligence artificielle répond à toutes vos exigences, vous pouvez la mettre en production. Le prototype se transforme en solution opérationnelle intégrée aux systèmes existants. 

‍

Pour réussir cette phase de transition, vous aurez besoin d'interfaces robustes, d'infrastructures évolutives et de mécanismes de surveillance continue.

‍

Créer son IA est un processus long, et presque infini. Parce qu’une fois mise en production, le développement continue. Vous devez surveiller ses performances et alimenter un cycle d'amélioration perpétuel. Ainsi, vous assurez la pérennité et l'efficacité croissante de l'intelligence artificielle déployée.

‍

3 exemples d’IA créées sur mesure 

‍

Plusieurs entreprises simplifient la création d’IA personnalisées à travers leurs solutions innovantes. En voici quelques exemples : 

‍

• Cody (Cody AI) : cet employé virtuel intelligent s'adapte parfaitement à l'environnement interne des entreprises. Ils assimilent vos documents, procédures et outils spécifiques. Résultats ? Cody vous fournit des réponses précises aux questions internes, il automatise les interactions avec la clientèle et transforme la gestion de tous les services (RH, services clients, vente, …). 

• Duolingo Max : la célèbre application linguistique intègre un chatbot conversationnel alimenté par GPT-4. Ce nouvel assistant fournit des explications personnalisées sur les erreurs commises et adapte les interactions selon le niveau et les progrès de chaque utilisateur. L’expérience d'apprentissage devient véritablement immersive.

• Rufus (Amazon) : l'assistant d'achat intelligent d'Amazon exploite l'intégralité du catalogue de la plateforme pour transformer l'expérience commerciale en ligne. Capable de répondre aux requêtes les plus complexes, il propose des suggestions pertinentes, effectue des comparaisons détaillées entre produits et accompagne les clients dans leurs décisions d'achat en s'appuyant sur une compréhension fine de leurs exigences et préférences.

‍

Les compétences clés pour le développement d'une IA

‍

La création d’une IA personnalisée est désormais accessible à tous. Mais avant de pouvoir développer votre propre intelligence artificielle, encore faut-il posséder plusieurs compétences clés. 

‍

La maîtrise des solutions No-Code

‍

Les plateformes No Code éliminent les barrières techniques au développement d’une IA. Grâce à ces interfaces visuelles intuitives, vous pouvez concevoir, entraîner et déployer des modèles sophistiqués sans écrire une seule ligne de code. À la place, les outils No Code, vous proposent des fonctionnalités de glisser-déposer, des configurations visuelles de workflows et des intégrations natives. 

‍

Vous pouvez ainsi créer votre IA avec Google Teachable Machine, Microsoft Lobe, Obviously.ai, Neuton ou encore Vertex AI. 

‍

Envie d’apprendre à les utiliser ? Suivez nos formations No Code et IA. 

‍

La compréhension de l'intelligence artificielle

‍

La maîtrise conceptuelle des différents paradigmes d'IA constitue un prérequis essentiel pour orienter efficacement les choix technologiques. Cette expertise englobe : 

‍

• la distinction entre apprentissage supervisé et non supervisé, 
• la compréhension des mécanismes génératifs, 
• la connaissance des principes fondamentaux de l’IA ( machine learning, deep learning, réseaux de neurones, traitement du langage naturel, vision par ordinateur, …),
• la capacité à identifier les modèles appropriés selon les objectifs visés.

‍

La culture des données et analyse critique

‍

Comme la qualité des données détermine l'efficacité des systèmes d'intelligence artificielle, il faut savoir gérer efficacement ces data pour créer une IA performante. Vous devez ainsi apprendre à collecter méthodiquement les informations pertinentes, détecter les anomalies et les biais potentiels, sans oublier de structurer les jeux de données pour optimiser l'entraînement.

‍

L’IA et la transformation du développement logiciel

‍

Entre l’IA et le No Code, l'accès à la création technologique se démocratise. Les barrières traditionnelles qui séparaient les techniciens des non-techniciens se brisent. Désormais, tout le monde peut transformer une vision en solution concrète, sans contraintes de programmation.

‍

À la place, il vous suffit d’utiliser les plateformes intelligentes. Elles comprennent vos intentions exprimées en langage naturel et les traduisent automatiquement en solutions fonctionnelles. Plus besoin d’intermédiaires techniques ! Chaque étape du cycle de développement est facilitée grâce à l’IA ; que ce soit la génération automatique de code, la détection prédictive d'erreurs, l'optimisation continue des performances, … 

‍

Grâce à ces innovations, vous pouvez développer vos propres IA et autres solutions numériques sur mesure.

‍