L'IA en tant que service

Talent

Constituer une excellente équipe de science des données est vraiment difficile.

Recruter une équipe de data scientists talentueux est extrêmement difficile. La course aux talents en IA a fait exploser les coûts de recrutement et de fidélisation, notamment pour les doctorants des meilleures universités. Votre entreprise a-t-elle les mêmes moyens financiers que les géants de la tech ? Et sa marque peut-elle rivaliser avec celles de Google et d’OpenAI ? 

Vous risquez de vous retrouver avec une équipe de data scientists en dessous de la moyenne si vous ne parvenez pas à attirer les talents.

Vitesse

Développer des compétences en science des données prend beaucoup de temps.

Constituer une équipe à partir de zéro prend beaucoup de temps, les délais de recrutement dépassant six mois. L'intégration des data scientists est particulièrement longue, car la complexité de leur travail et des données exige une phase d'expérimentation pour acquérir de l'expérience. 

Développer une nouvelle compétence comme la science des données au sein de votre organisation prend encore plus de temps : il faut créer des outils, des processus et des capacités qui n’existaient pas auparavant. Prévoyez au moins deux ans entre la décision d’embaucher et la mise en service des premiers produits. Votre entreprise peut-elle se permettre d’attendre aussi longtemps ? 

Culture

Vous n'avez pas une culture de l'expérimentation.

Pour réussir dans le développement de l'IA, il est indispensable d'instaurer une culture qui valorise l'expérimentation scientifique. L'apprentissage en production est le seul moyen de construire et d'optimiser les modèles. Cette culture est très différente du développement logiciel, où la solution (et les délais de livraison) peuvent souvent être expliqués en détail avant même qu'une seule ligne de code ne soit écrite. 

L'IA, en revanche, implique des échecs (répétés) en production et l'incertitude quant au succès ou non de la prochaine tentative. Nombre d'entreprises peinent tout simplement à développer et à cultiver cette culture.

Données

Vous ne disposez pas de suffisamment de données pour être compétitif.

Il faut une quantité considérable de données pour entraîner des modèles d'IA à partir de zéro . Il est fort probable que vous ne disposiez pas d'autant de données qu'un fournisseur capable d'exploiter les données de milliers de clients pour créer un modèle nettement plus performant que le vôtre. 

Sans un volume de données suffisant, tester de nouvelles expériences prend beaucoup de temps et vos algorithmes progresseront lentement. Les données sont essentielles à une équipe d'IA, et la plupart des entreprises n'ont tout simplement pas la capacité de les exploiter à grande échelle.

Agilité

L'IA évolue très vite, serez-vous capable de suivre le rythme ?

Le secteur de l'IA évolue à une vitesse fulgurante. Si vous choisissez de développer vos propres compétences, votre capacité d'adaptation dépendra de celle de votre équipe. Celle-ci sera-t-elle capable de suivre les dernières publications scientifiques, d'assister aux conférences et de rester à la pointe de l'innovation ? 

En choisissant d'acheter plutôt que de développer, vous pouvez vous adapter grâce à la sélection des fournisseurs et tirer parti des connaissances de pointe des équipes d'IA de vos fournisseurs.

Fiabilité

Il est difficile de mettre en œuvre des systèmes d'IA en production.

L'exploitation de systèmes d'IA en production est extrêmement complexe. Elle exige des flux de données en temps réel à haut débit et d'importantes ressources de calcul. En cas de pic de demande, êtes-vous capable d'augmenter rapidement la capacité, puis de la réduire avant que les coûts ne s'envolent ? Disposez-vous d'ingénieurs spécialisés en fiabilité, capables d'exploiter et de contrôler la qualité des modèles d'IA ?  

L'avantage du fournisseur d'IA

Les fournisseurs peuvent regrouper la demande de divers clients et répartir la charge en fonction des pics de consommation. Ils ont également les moyens d'embaucher des ingénieurs spécialisés en fiabilité pour gérer des systèmes d'IA à grande échelle.

Même Microsoft — une entreprise disposant des ressources et des talents nécessaires pour développer l'IA — a choisi d'acheter une partie de sa solution d'IA pour Bing. 

Les raisons d'opter pour une solution d'IA externe plutôt que pour une solution développée en interne sont les mêmes que celles qui permettent d'obtenir un avantage concurrentiel. Vous pouvez ainsi rivaliser avec les plus grands acteurs du secteur technologique en termes de talent et de rapidité, tout en bénéficiant des connaissances et de la fiabilité du système nécessaires pour que votre organisation puisse maintenir le rythme des affaires à l'ère de l'IA.