Planifier l’adoption de l’IA

Cet article vous aide à créer un plan d’adoption de l’IA qui transforme la stratégie IA de votre organisation en étapes exploitables. Un plan d’adoption de l’IA permet de combler le fossé entre la vision et l’exécution de l’IA. Le plan garantit l’alignement entre les initiatives d’IA et les objectifs métier tout en répondant aux lacunes des compétences, aux besoins en ressources et aux chronologies d’implémentation.

Évaluer les compétences en IA

L’évaluation actuelle des capacités empêche la désallocation des ressources et garantit une planification réaliste des projets alignée sur la préparation de l’organisation. Les projets IA échouent lorsque les organisations tentent des implémentations au-delà de leur maturité technique ou de leur disponibilité des données. Vous devez évaluer vos compétences, vos ressources de données et votre infrastructure pour établir une base pour réussir l’adoption de l’IA. Voici comment procéder :

1. Mesurez votre niveau de maturité IA à l’aide des compétences et de l’infrastructure de préparation des données. Le framework fournit des critères objectifs pour évaluer les fonctionnalités d’IA actuelles de votre organisation. Cette mesure empêche la surcommitation des projets au-delà de vos fonctionnalités actuelles. Utilisez le tableau suivant pour évaluer votre maturité :

   Niveau de maturité en IA	Compétences requises	Préparation des données	Cas d’utilisation d’IA réalisables
   Niveau 1	▪ Compréhension de base des concepts d’IA ▪ Capacité à intégrer des sources de données et à cartographier les requêtes	▪ Données minimales voire inexistantes disponibles ▪ Données d’entreprise disponibles	▪ Projets de démarrage rapide Azure ▪ Toute solution Copilot
   Niveau 2	▪ Expérience dans la sélection de modèles d’IA ▪ Familiarité avec le déploiement de l’IA et la gestion des points de terminaison ▪ Expérience dans le nettoyage et le traitement des données	▪ Données minimales voire inexistantes disponibles ▪ Petit jeu de données structuré ▪ Petite quantité de données spécifiques à un domaine disponibles	▪ Tous les projets de niveau 1 ▪ Charge de travail d’IA analytique personnalisée à l’aide des services Azure AI ▪ Application de conversation IA générative personnalisée sans récupération de génération augmentée (RAG) dans Foundry ▪ Application d’apprentissage automatique personnalisée avec entraînement automatique des modèles ▪ Ajustement fin d’un modèle d’IA générative
   Niveau 3	▪ Maîtrise de l’ingénierie de requêtes ▪ Maîtrise de la sélection de modèles d’IA, du chunking et du traitement des requêtes ▪ Maîtrise du prétraitement des données, du nettoyage, de la division et de la validation ▪ Données de base pour l’indexation	▪ Grandes quantités de données historiques d’entreprise disponibles pour l’apprentissage automatique ▪ Petite quantité de données spécifiques à un domaine disponibles	▪ Tous les projets de niveau 1 à 2 ▪ Application IA générative avec RAG dans Foundry ▪ Formation et déploiement d’un modèle Machine Learning ▪ Entraînement et exécution d’un petit modèle d’IA sur des machines virtuelles Azure
   Niveau 4	▪ Expertise avancée en ia/machine learning, y compris la gestion de l’infrastructure ▪ Maîtrise des workflows complexes d’entraînement de modèles d’IA ▪ Expérience avec l’orchestration, le benchmarking de modèles et l’optimisation des performances ▪ Compétences solides dans la sécurisation et la gestion des points de terminaison IA	▪ Grandes quantités de données disponibles pour l’entraînement	▪ Tous les projets de niveau 1 à 3 ▪ Formation et exécution d’applications IA de grande taille ou non génératives sur des machines virtuelles, Azure Kubernetes Service ou Azure Container Apps

2. Stockez vos ressources de données et évaluez leur qualité pour les cas d’utilisation de l’IA. La qualité des données affecte directement les performances du modèle IA et détermine les cas d’usage que vous pouvez implémenter avec succès. Cet inventaire révèle les exigences de préparation des données et permet de hiérarchiser les cas d’usage en fonction des données disponibles. Documentez les sources de données, les formats, la qualité et l’accessibilité au sein de votre organisation.

3. Passez en revue votre infrastructure technologique et déterminez les exigences de préparation de l’IA. La capacité d’infrastructure limite l’étendue du projet IA et influence les stratégies de déploiement. Cette révision vous aide à planifier les investissements d’infrastructure et à sélectionner les services Azure appropriés. Évaluez les ressources de calcul, la capacité de stockage, la bande passante réseau et les contrôles de sécurité nécessaires pour vos cas d’utilisation ciblés de l'IA.

Acquérir des compétences en IA

Une stratégie complète de création de capacités garantit que votre organisation a les compétences nécessaires pour implémenter et gérer les systèmes IA avec succès. Les lacunes en compétences créent des retards de projet et augmentent le risque d’échecs d’implémentation. Vous devez développer une approche multidimensionnelle qui combine la formation, l’embauche et les partenariats pour créer des capacités d’IA durables. Voici comment procéder :

1. Développez des compétences d’IA internes par le biais de programmes d’apprentissage structuré. Le développement de compétences internes offre un développement de capacités à long terme et garantit la rétention des connaissances au sein de votre organisation. Cette approche renforce la confiance organisationnelle et réduit la dépendance vis-à-vis des ressources externes. Utilisez la plateforme hub d’apprentissage IA pour obtenir des conseils gratuits sur l’ia, les certifications et les produits. Définissez des objectifs de certification tels que les principes de base d’Azure AI, Azure AI Engineer Associate et les certifications Azure Data Scientist Associate .

2. Recruter des professionnels de l’IA pour combler les lacunes critiques en matière de compétences au-delà de la capacité interne. Le recrutement externe offre un accès immédiat à une expertise spécialisée et accélère les délais du projet. Cette stratégie aide à combler les lacunes qui prendraient trop de temps à être développées en interne. Embauchez des experts dans le développement de modèles, l’IA générative ou l’éthique de l’IA. Mettez à jour les descriptions de travail pour refléter les besoins actuels en compétences et créer une marque d’employeur qui met l’accent sur l’innovation et le leadership technique.

3. Collaborez avec des experts Microsoft pour compléter vos fonctionnalités d’IA. Les partenariats Microsoft permettent d’accéder aux meilleures pratiques éprouvées en matière d’expertise et d’industrie tout en réduisant les risques d’implémentation. Cette approche accélère l’apprentissage et garantit l’alignement avec les technologies d’IA Microsoft. Utilisez la Place de marché des partenaires Microsoft pour accéder à l’IA, aux données et à l’expertise Azure dans les secteurs.

Accéder aux ressources IA

Les exigences d’accès claires et les stratégies de licence empêchent les retards de déploiement et garantissent la conformité aux stratégies organisationnelles. Différentes solutions IA ont des modèles d’accès distincts qui affectent les coûts, la sécurité et la gouvernance. Vous devez comprendre les exigences d’accès spécifiques pour chaque solution IA de votre portefeuille pour planifier efficacement les budgets et les contrôles de sécurité. Voici comment procéder :

La solution d'IA de Microsoft	Comment obtenir l’accès
Microsoft 365 Copilot	Nécessite une licence Professionnelle ou Entreprise Microsoft 365 avec une licence Copilot supplémentaire. Voir Microsoft 365 Copilot.
Microsoft Copilot Studio	Nécessite une licence autonome ou une licence d’extension. Consultez Microsoft Copilot Studio.
Copilots intégrés au produit	Nécessite l’accès au produit principal. Consultez GitHub, Power Apps, Power BI, Dynamics 365, Power Automate, Microsoft Fabric et Azure.
Assistants basés sur des rôles	Nécessite des exigences d’accès spécifiques. Consultez les agents basés sur des rôles pour Microsoft 365 Copilot et Microsoft Copilot for Security.
Services d'Azure	Nécessite un compte Azure. Inclut Foundry et Azure OpenAI.

Prioriser les cas d’utilisation de l’IA

La hiérarchisation stratégique vous permet de concentrer les ressources sur les projets qui offrent une valeur maximale tout en correspondant à vos capacités organisationnelles. La hiérarchisation des cas d’usage réduit le risque d’implémentation et accélère le temps de valeur. Vous devez évaluer chaque cas d’usage par rapport à la faisabilité, à la valeur stratégique et aux besoins en ressources pour créer une feuille de route d’implémentation réalisable. Voici comment procéder :

1. Évaluez les cas d’usage par rapport à votre maturité IA actuelle et aux ressources disponibles. L’évaluation réaliste empêche la surcommittion des projets au-delà de vos fonctionnalités actuelles et garantit la réussite de l’implémentation. Cette évaluation vous aide à vous concentrer sur les objectifs réalisables qui créent un élan pour les projets futurs. Passez en revue votre niveau de maturité ia, la disponibilité des données, l’infrastructure technique et la capacité de dotation en personnel pour chaque cas d’usage défini dans votre stratégie IA.

2. Classer les cas d’usage par valeur stratégique et faisabilité de l’implémentation. Le classement stratégique vous permet d’allouer des ressources limitées à des projets ayant l’impact potentiel le plus élevé et la probabilité de réussite. Cette approche optimise le rendement des investissements ia tout en créant une confiance organisationnelle. Noter chaque cas d’usage sur l’impact métier, la complexité technique, les exigences de ressources et l’alignement avec les objectifs de l’organisation.

3. Créez une feuille de route d’implémentation hiérarchisée avec des critères de réussite clairs. Une feuille de route structurée fournit une direction claire pour les équipes d’implémentation et permet le suivi des progrès par rapport aux jalons définis. Cette feuille de route permet de gérer les attentes des parties prenantes et l’allocation de ressources. Sélectionnez les cas d’usage prioritaires et définissez des métriques de réussite, des chronologies et des exigences de ressources spécifiques pour chaque projet.

Valider les concepts par le biais de la preuve de concepts

La preuve des concepts réduit les risques d’implémentation en validant la faisabilité technique et la valeur métier avant le développement à grande échelle. Les preuves de concept permettent d’identifier les défis potentiels et d’affiner les exigences dans un environnement contrôlé. Vous devez créer des projets de validation ciblés qui testent les hypothèses principales et recueillent des données pour prendre des décisions éclairées. Voici comment procéder :

1. Sélectionnez un cas d’usage approprié pour la validation de concept. La sélection de PoC pertinente équilibre les opportunités d’apprentissage avec des risques et une complexité gérables. Cette sélection vous permet de recueillir des insights significatifs sans surcharger votre équipe ou votre organisation. Choisissez un projet à valeur élevée dans votre liste hiérarchisée qui correspond à votre niveau de maturité IA. Commencez par des projets internes et non clients pour limiter les risques et tester votre approche.

2. Implémentez une preuve de concept ciblée à l’aide de conseils et d’outils Microsoft. L’implémentation structurée réduit le temps de développement et garantit que vous suivez les pratiques éprouvées pour votre approche d’IA choisie. Cette approche optimise l’apprentissage tout en réduisant l’investissement en ressources. Utilisez les guides d’implémentation suivants en fonction de votre type d’IA :

   Type d’IA	Guide d’implémentation
   IA générative	Azure PaaS : Foundry et Azure OpenAI Microsoft Copilots : Copilot Studio et Microsoft 365 Copilot extensibilité
   apprentissage automatique	Azure Machine Learning
   IA analytique	Services Azure AI avec des guides spécifiques pour la sécurité du contenu, Custom Vision, Document Intelligence et d’autres services

3. Utilisez les résultats poC pour affiner votre approche de hiérarchisation et d’implémentation des cas d’usage. Les insights poC révèlent des défis pratiques et des opportunités qui informent la planification future des projets et l’allocation des ressources. Cette boucle de rétroaction garantit que votre feuille de route de l'IA reste réaliste et réalisable. Documentez les leçons apprises, les défis techniques et la valeur métier démontrées. Ajustez vos priorités de cas d’utilisation en fonction de la faisabilité éprouvée et de l’impact mesuré.

Établir des pratiques d’IA responsables

Les pratiques d’IA responsables protègent votre organisation contre les risques éthiques, juridiques et de réputation tout en garantissant que les systèmes IA s’alignent sur les valeurs organisationnelles. L’intégration anticipée des principes d’IA responsables empêche les remaniements coûteux et crée une confiance des parties prenantes. Vous devez incorporer des considérations éthiques, des infrastructures de gouvernance et des mesures de sécurité dans votre plan d’implémentation dès le début. Voici comment procéder :

1. Utilisez des outils de planification de l’IA responsables pour évaluer les impacts potentiels et concevoir des systèmes éthiques. Les outils d’évaluation systématique permettent d’identifier les risques potentiels et de s’assurer que les systèmes d’IA répondent aux normes éthiques et aux exigences réglementaires. Ces outils fournissent des approches structurées pour des considérations éthiques complexes. Utilisez le modèle d’évaluation d’impact de l’IA, Human-AI kit de ressources eXperience et le modèle de maturité ia responsable pour guider votre processus de planification.

2. Implémentez des frameworks de gouvernance IA pour guider les décisions de projet et surveiller le comportement du système. Les frameworks de gouvernance fournissent des critères cohérents de prise de décision et garantissent la responsabilité dans les projets IA. Ces frameworks aident les organisations à maintenir le contrôle sur le développement et le déploiement de l’IA. Établissez des stratégies couvrant les rôles, les responsabilités, les exigences de conformité et les normes éthiques. Pour obtenir des instructions détaillées sur l’implémentation de la gouvernance, consultez Gouvernance de l’IA .

3. Appliquez les meilleures pratiques en matière de sécurité et d’exploitation de l’IA tout au long du cycle de vie de l’implémentation. La sécurité et l’excellence opérationnelle garantissent que les systèmes IA restent fiables, sécurisés et rentables tout au long de leur cycle de vie. Ces pratiques empêchent les incidents de sécurité et les défaillances opérationnelles. Implémentez des infrastructures d’opérations IA telles que GenAIOps ou MLOps pour le suivi du déploiement et la surveillance des performances. Consultez Gérer l’IA et l’IA sécurisée pour obtenir des conseils d’implémentation détaillés.

Estimer les délais de mise en œuvre

L’estimation réaliste de la chronologie permet une planification efficace des ressources et la gestion des parties prenantes tout en garantissant la réussite du projet. La précision de la chronologie dépend de la complexité du projet, de la maturité organisationnelle et de la disponibilité des ressources. Vous devez baser des estimations de chronologie sur des données empiriques de vos preuves de concepts et de fonctionnalités organisationnelles. Voici comment procéder :

1. Utilisez des résultats de preuve de concept pour estimer les chronologies d’implémentation pour chaque cas d’usage. Les données PoC fournissent des estimations de référence réalistes qui prennent en compte les capacités et contraintes spécifiques de votre organisation. Cette approche produit des chronologies plus précises que les estimations théoriques. Documentez le temps de développement, les cycles de test et la complexité du déploiement observés lors de l’implémentation de poC.

2. Tenir compte de la maturité organisationnelle et des facteurs de complexité dans la planification chronologique. Différentes solutions IA ont des chronologies d’implémentation caractéristiques qui varient en fonction de la préparation organisationnelle et de l’étendue du projet. Cette compréhension permet de définir les attentes appropriées avec les parties prenantes. Microsoft Copilots fournit généralement les délais les plus courts pour le retour sur investissement (jours à semaines), tandis que les charges de travail Azure AI personnalisées nécessitent plusieurs semaines à des mois pour atteindre la préparation de la production.

3. Générez le temps de mémoire tampon pour l’apprentissage, l’itération et les défis inattendus. Les projets IA rencontrent souvent des défis techniques imprévus et nécessitent plusieurs itérations pour obtenir les résultats souhaités. Le temps tampon empêche la pression planifiée susceptible de compromettre la qualité ou les considérations éthiques. Ajoutez 20 à 30 % de temps d’urgence aux estimations initiales et planifiez plusieurs cycles de développement.

Ressources Azure

Catégorie	Outil	Descriptif
Apprentissage et certification	hub d’apprentissage IA	Fournit des instructions gratuites sur l’ia, les certifications et les produits pour le développement de compétences
Évaluation &Planification	Modèle d’évaluation d’impact IA	Évalue les effets sociaux, économiques et éthiques des initiatives d’IA
Plateforme de développement	Fonderie	Plateforme de développement pour la création d’applications et d’agents d’INTELLIGENCE artificielle avec accès aux modèles IA génératifs et aux modèles non génératifs pour la vision, la parole, le langage et la prise de décision
Apprentissage du modèle	Azure Machine Learning	Gestion du cycle de vie du Machine Learning de bout en bout et déploiement de modèles
IA conversationnelle	Microsoft Copilot Studio	Plateforme pour la création d’agents et de chatbots conversationnels personnalisés
Réseau de partenaires	Place de marché des partenaires Microsoft	Accès aux partenaires certifiés avec l’IA, les données et l’expertise Azure

Étape suivante

Terminez votre planification de l’adoption de l’IA en établissant la base technique pour l’implémentation. Pour les charges de travail d’IA personnalisées avec Azure, passez à l’IA Prêt pour configurer votre environnement technique. Pour l’adoption de Microsoft Copilot, passez à la gouvernance IA pour établir la supervision organisationnelle.

AI Ready (Azure uniquement)

Gouverner l’IA (Copilots et Azure)