Chapitre 2. La première erreur des entreprises en matière 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
L'une des premières questions que je pose aux responsables techniques est de savoir comment ils prévoient d'améliorer la fiabilité de l'IA, les performances ou la satisfaction des utilisateurs. Si la réponse est "Nous venons d'acheter l'outil XYZ pour cela, donc nous sommes bons", je sais qu'ils vont au-devant de problèmes. Se concentrer sur les outils plutôt que sur les processus est un signal d'alarme et la plus grande erreur que je vois les dirigeants commettre en matière d'IA.
L'amélioration nécessite un processus
Supposer que l'achat d'un outil résoudra tes problèmes d'IA, c'est comme s'inscrire à une salle de sport mais ne pas y aller réellement. Tu ne verras pas d'amélioration en jetant de l'argent sur le problème. Les outils ne sont qu'une première étape ; le vrai travail vient après. Par exemple, les mesures intégrées à de nombreux outils sont rarement en corrélation avec ce qui te préoccupe réellement. Au lieu de cela, tu dois concevoir des mesures spécifiques à ton entreprise, ainsi que des tests pour évaluer les performances de ton IA.
Les données obtenues à partir de ces tests doivent également être examinées régulièrement pour s'assurer que tu es sur la bonne voie. Quel que soit le domaine de l'IA sur lequel tu travailles - évaluation de modèles, génération améliorée par ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Read now
Unlock full access