Chapitre 1. Introduction à la gestion de projets d'IA
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Il y a quelques années, la gestion de projets d'IA n'était pas vraiment à l'ordre du jour. Il existe plusieurs types de projets impliquant l'IA, l'apprentissage automatique et les technologies associées, mais la gestion de projets d'IA ne semblait pas être un domaine d'étude pour les chefs de projet. D'une manière ou d'une autre, personne ne pensait que cela nécessiterait de nouvelles techniques ou connaissances... jusqu'à ce que les entreprises commencent à adopter l'IA et à connaître des échecs de projets. Tu as probablement entendu ces histoires : retour sur investissement (ROI) injustifié, seulement 20 % de projets réussis (d'après les statistiques de Gartner et d'autres), cycles éternels d', ou encore la « proof-of-conceptite » (c'est-à-dire la peur de passer réellement à la production et d'arrêter la phase d'expérimentation). Mettre en œuvre l’IA n’est pas facile. Cela nécessite une spécialisation à tous les niveaux, des rôles techniques aux parties prenantes de la direction, en passant par tous les rôles tactiques aux niveaux du projet, du produit, du programme et du portefeuille.
Mais tu te demandes peut-être : pourquoi se concentrer sur le chef de projet (PM) ? Pourquoi ce rôle est-il si important pour l’art de gérer les projets d’IA ? Ce chapitre explique comment les chefs de projet contribuent ...
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