Ce qui suit est adapté de mon nouveau livre, IA du monde réel.
Vous avez trouvé un moyen par lequel l’IA peut aider votre entreprise. Vous souhaitez peut-être automatiser la catégorisation des tickets d’aide, améliorer les résultats de recherche ou augmenter l’efficacité du réapprovisionnement.
Vous voulez utiliser l’IA: construisez-vous ou achetez-vous?
Quoi que vous souhaitiez faire, vous devez faire face à une grande décision: construisez-vous vous-même le modèle d’IA en interne ou achetez-vous des composants auprès d’un fournisseur tiers et les intégrez-vous dans votre entreprise?
C’est un choix critique à faire, car il aura de gros impacts sur la qualité du modèle, le coût et la durée de mise en œuvre.
C’est aussi une décision plus compliquée que vous ne le pensez. Beaucoup de gens supposent automatiquement que l’achat est le plus logique, mais vous ne pouvez pas simplement acheter une solution d’IA complète dans le commerce. De nombreux composants entrent dans un modèle d’IA réussi, et il n’y a pas de guichet unique capable de vous fournir tout le système dont vous avez besoin.
Afin de mettre en œuvre l’IA avec succès dans votre entreprise, vous devez soigneusement élaborer une stratégie quand (et quoi) acheter et quand vous construire.
La solution d’IA est-elle liée aux principales fonctions commerciales de votre entreprise?
La première étape pour décider de construire ou d’acheter est de déterminer si la solution d’intelligence artificielle est liée aux principales fonctions commerciales de votre entreprise. Si tel est le cas, il est souvent judicieux de le construire en interne, car ce serait un avantage concurrentiel clé. Sinon, il peut être plus judicieux de l’acheter, afin de ne pas détourner de précieuses ressources de vos fonctions commerciales principales.
Par exemple, considérons un détaillant de mode qui souhaite utiliser l’IA pour créer une meilleure expérience d’achat. Plus précisément, ils veulent fournir des produits pertinents pour une catégorie sélectionnée. Par exemple, lorsqu’un consommateur accède au site Web et sélectionne «blazer», ils veulent montrer à ce consommateur un tas de blazers parmi lesquels choisir.
Comment déterminez-vous la fonction?
La fonction principale de l’entreprise est la mode. C’est ainsi qu’elle apporte de la valeur à ses clients. Sur cette base, il est logique pour eux de créer les données d’entraînement pour le modèle d’IA en interne, en prenant beaucoup de photos de leur inventaire et en les annotant à la main, en décidant si chaque image était ou non de quelque chose qui pourrait être considéré comme un veste.
Une perte de temps et d’argent pour toujours créer une infrastructure technique à partir de zéro.
D’un autre côté, ce serait une mauvaise utilisation de leur temps et de leur argent pour créer une infrastructure technique à partir de zéro. Cela n’a rien à voir avec leurs principales fonctions commerciales, et cela ne leur donnera pas un avantage sur leurs concurrents, ni ne valorisera leur marque. Il vaut donc mieux acheter des solutions prêtes à l’emploi pour la plupart ou la totalité de l’infrastructure.
Dans quel délai avez-vous besoin d’une solution?
Ensuite, considérez le rôle du temps et de l’urgence dans votre décision. De nombreuses raisons peuvent pousser une entreprise à acheter un composant dans le commerce, même si cela affecte son cœur de métier, et le temps est l’une des plus importantes.
Les options d’urgence – la construction et l’achat, ont des délais qui leur sont associés.
En général, il est généralement plus rapide d’acheter et de mettre en œuvre des composants que de les créer à partir de zéro. Vous pourrez peut-être acheter et implémenter un composant en deux fois moins de temps qu’il vous en faudrait pour le construire vous-même.
Raccourcir le délai de mise sur le marché peut être une priorité. Souvent, les entreprises seront tentées de prendre un raccourci pour réduire leur délai de mise sur le marché si elles voient ou prévoient des concurrents sur le point de faire de même. Les coûts d’opportunité de ne pas résoudre le problème peuvent être importants.
De quel niveau de qualité avez-vous besoin?
Vous devrez également examiner la qualité de l’achat par rapport à la construction en interne.
Parfois, la construction en interne peut aboutir à un modèle de meilleure qualité, car vous pouvez tout concevoir pour votre situation très spécifique. Cependant, cela dépend en grande partie de la sophistication technique, des ressources et de l’expertise de votre entreprise. Même si d’autres considérations vous poussent à créer un composant en interne, si vous n’avez pas la capacité de le construire avec une qualité suffisante, cette option peut être hors de propos.
La sécurité fait partie de la qualité de votre entreprise.
Vous devez également tenir compte de la sécurité lorsque vous pensez à la qualité. Vous pourriez penser qu’acheter un produit tiers et l’intégrer profondément dans votre entreprise peut potentiellement introduire des risques de sécurité. Mais à moins que vous ne disposiez d’une expertise en sécurité significative en interne, vous pouvez tout aussi facilement introduire ces risques en créant des fonctionnalités non sécurisées.
Combien voulez-vous dépenser?
La construction et l’achat nécessitent de l’argent et des investissements, vous devrez donc comprendre le budget dont vous disposez dans le contexte de la valeur que votre solution apportera à l’entreprise.
Dans certains autres cas, il peut être excessivement coûteux de constituer une équipe pour créer une infrastructure à partir de zéro. Lorsque Yahoo! prenait une décision similaire, ils craignaient de ne pas être en mesure d’embaucher suffisamment de talents pour qu’une équipe d’apprentissage automatique puisse travailler sur leur fonctionnalité de recherche de base.
Les coûts doivent toujours être la priorité. Quel est votre retour sur investissement?
Confrontés à la pression de rester compétitifs à court terme, ils ont choisi de cesser d’investir dans la recherche en tant que cœur de métier. Bien sûr, l’histoire a montré que Yahoo! perdu celui-là à Google.
Ainsi, bien qu’il soit souvent plus coûteux de construire quelque chose en interne, vous devez penser au retour sur investissement. Si la construction en interne génère une plus grande valeur stratégique sur toute la ligne, il serait peut-être plus judicieux de dépenser plus maintenant.
Quels composants tiers sont disponibles?
Vous devez également prendre en compte les composants tiers disponibles – vous ne pouvez pas acheter quelque chose s’il n’existe pas. Il existe de nombreuses infrastructures majeures que vous devrez configurer pour permettre votre succès éventuel avec l’IA, et vous pourriez être surpris du nombre de solutions tierces disponibles pour vous aider.
Le premier élément de l’infrastructure, ce sont vos données.
Vous aurez besoin de beaucoup de données pour alimenter votre modèle, ainsi que d’un moyen de le nettoyer, de le déplacer, de l’organiser et de le stocker. Sauf si vous avez des besoins extrêmement spécifiques, il existe de nombreux produits open source et commerciaux qui peuvent gérer les mécanismes de déplacement des données d’ici à là.
Vous aurez également besoin d’une infrastructure vous permettant d’annoter toutes vos données.
Dans certains cas, vos annotations seront le facteur de différenciation clé qui permet à votre modèle de fournir une valeur commerciale (comme dans l’exemple du détaillant de mode), ce qui pourrait vous convaincre de créer vous-même cette infrastructure pour protéger votre IP. Mais il existe également de nombreuses sociétés commerciales, comme Appen, qui ont mis en place des solutions de sécurité pour protéger vos données, ainsi que les processus et les connaissances pour vous aider à annoter vos données le plus efficacement possible.
Ensuite, vous aurez besoin d’une plate-forme pour orchestrer la formation, les tests et l’hébergement de vos modèles.
Toutes les principales plates-formes cloud (Amazon, Google, Microsoft) fournissent des plates-formes d’apprentissage automatique qui peuvent automatiquement entraîner, tester, régler et déployer des modèles. Il existe également des solutions open source à cycle de vie complet, comme Kubeflow, ainsi que des solutions ponctuelles qui peuvent être intégrées ensemble ou avec des composants que vous créez vous-même. Et les fournisseurs commerciaux comme Databricks peuvent créer des solutions personnalisées plus sophistiquées.
Mix and Match pour la solution parfaite
Toutes ces considérations joueront dans la décision finale de savoir si vous construisez ou achetez. La plupart des projets finissent par être une combinaison des deux, mélangeant et faisant correspondre différents composants.
Conclusion
En tenant compte de vos principales fonctions commerciales; le délai, la qualité et le coût souhaités; et les composants tiers disponibles, vous serez en mesure de trouver la bonne solution pour votre entreprise. Toutes choses étant égales par ailleurs, vous devriez essayer de construire des composants qui sont essentiels au cœur de métier de votre entreprise et acheter le reste.
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Wilson Pang a rejoint Appen en novembre 2018 en tant que CTO et est responsable des produits et de la technologie de l’entreprise. Wilson a plus de dix-neuf ans d’expérience en génie logiciel et en science des données. Avant de rejoindre Appen, Wilson était directeur des données de Ctrip en Chine, la deuxième plus grande agence de voyages en ligne au monde, où il dirigeait des ingénieurs de données, des analystes, des chefs de produits de données et des scientifiques pour améliorer l’expérience utilisateur et accroître l’efficacité opérationnelle. a fait grandir l’entreprise. Auparavant, il était directeur principal de l’ingénierie chez eBay en Californie et a assuré le leadership dans divers domaines, notamment les services et solutions de données, la recherche scientifique, la technologie marketing et les systèmes de facturation. Il a travaillé comme architecte chez IBM avant eBay, créant des solutions technologiques pour divers clients. Wilson a obtenu sa maîtrise et son baccalauréat en génie électrique de l’Université du Zhejiang en Chine.
Alyssa Rochwerger est un leader de produits axé sur le client et dédié à la création de produits qui résolvent des problèmes difficiles pour de vraies personnes. Elle se réjouit de mettre sur le marché des produits qui ont un impact positif pour les clients. Son expérience dans la mise à l’échelle des produits du concept au retour sur investissement à grande échelle a été prouvée tant dans les startups que dans les grandes entreprises. Elle a occupé de nombreux postes de direction de produits pour des organisations d’apprentissage automatique. Elle a été vice-présidente des produits pour Figure Eight (acquise par Appen), vice-présidente de l’IA et des données chez Appen et directrice des produits chez IBM Watson. Elle a récemment quitté l’espace pour poursuivre son rêve d’utiliser la technologie pour améliorer les soins de santé. Actuellement, elle est directrice des produits chez Blue Shield of California, où elle est heureusement entourée de nombreuses données, de nombreux problèmes difficiles et rien que des opportunités pour avoir un impact positif. Elle est ravie de poursuivre la mission de fournir un accès à des soins de santé de haute qualité et abordables qui sont dignes de nos familles et amis. Alyssa est née et a grandi à San Francisco, en Californie, et détient un BA en études américaines du Trinity College. Lorsqu’elle ne se passionne pas pour les données et la technologie, on peut la trouver en train de faire de la randonnée, de cuisiner et de dîner dans des restaurants «hors des sentiers battus» avec sa famille.
Crédit d’image: markus spiske; pexels
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