Stratégie de technologie et de données
Un résultat d’IA fiable commence par la plateforme et les données appropriées. Cette unité explique comment aligner la technologie avec la stratégie, préparer votre infrastructure de données et choisir entre concevoir ou acheter afin de pouvoir passer de la preuve de concept à la production.
Aligner la stratégie technique sur les objectifs métier
Vos choix technologiques doivent permettre directement vos priorités stratégiques. Cela signifie la définition d’architectures cibles qui prennent en charge l’extensibilité, la sécurité et les performances ; sélection de modèles de déploiement qui correspondent à votre profil de risque et de coût ; et la normalisation des zones d’atterrissage et des modèles de gouvernance afin que les équipes puissent intégrer et itérer rapidement.
- Définissez des architectures cibles qui prennent en charge l’extensibilité, la sécurité et les performances.
- Choisissez un modèle de déploiement (cloud, local, colocalisation ou hybride) qui correspond à votre profil de risque et de coût.
- Normaliser les zones d’atterrissage et les modèles de gouvernance pour accélérer l’intégration.
Préparer votre patrimoine de données
L’IA fiable commence par des données fiables. Traitez votre patrimoine de données comme une ressource stratégique : décomposez les silos pour créer des vues unifiées, améliorer la qualité grâce au nettoyage et à l’enrichissement, et opérationnaliser des données avec des pipelines, des catalogues, des traçabilités et des contrôles d’accès afin que les équipes puissent approuver et réutiliser des données dans les cas d’usage.
- Décomposez les silos : créez des vues unifiées entre les domaines.
- Améliorer la qualité des données : nettoyer, dédupliquer et enrichir.
- Créer des modèles sémantiques et des dictionnaires : rendre les données compréhensibles dans les équipes.
- Opérationnalisez les données : pipelines, catalogues, traçabilité et contrôles d’accès.
Conseil / Astuce
Commencez par les 3 principaux domaines de données qui déverrouillent plusieurs cas d’usage, tels que le client, le produit et la chaîne d’approvisionnement.
Construire ou acheter
Décider s’il faut acheter une fonctionnalité IA prédéfinie ou créer une solution personnalisée dépend de vos objectifs, chronologie et profil de risque. Le tableau suivant fournit quelques considérations sur le moment où acheter et quand construire :
| Acheter | Construire |
|---|---|
| Besoin d’une vitesse de valorisation ; fonctionnalité standard, telle que la recherche, la classification ou la génération augmentée par recherche (RAG) | Adresse IP unique ou domaine hautement spécialisé |
| Expertise ml interne limitée | La différenciation à long terme nécessite des modèles personnalisés |
| Le coût de la personnalisation dépasse les avantages | Les données sont propriétaires et sensibles ; les besoins de conformité sont complexes |
Planifier la conformité et la sécurité
Intégrez la conformité et la sécurité dans l'IA dès le début. L’alignement sur les réglementations pertinentes, la protection des données et l’utilisation de contrôles cloud et locaux forts réduit les risques et permet une adoption fiable et évolutive.
- Planifiez la conformité et la sécurité et choisissez des modèles de déploiement adaptés à vos besoins.
- Assurez la confidentialité, la résidence et le chiffrement des données.
- Utilisez les services de sécurité cloud pour l’identité, l’accès et la surveillance ; conservez localement la souveraineté des données en fonction des besoins.
Maintenir la préparation des données en continu
L’IA fiable dépend de l’hygiène continue des données. Traitez la préparation des données comme un cycle continu ( étiquette, surveillance et mise à jour) afin que les modèles restent fiables à mesure que les conditions changent.
- Étiquetez et annotez des jeux de données ; créez des boucles de rétroaction de la production à la formation.
- Surveillez la dérive des données et réentraînez les modèles avec des données mises à jour pour maintenir la fiabilité.
Une technologie et une stratégie de données solides offrent des sorties d’IA fiables, prennent en charge l’innovation à long terme et vous permettent de mettre à l’échelle de manière responsable. Avec les données et la plateforme prêtes, l’étape suivante consiste à acquérir de l’expérience : exécuter des projets pilotes, apprendre rapidement et croître méthodiquement.