Chronologie des étapes d'un projet en Intelligence Artificielle
Ce tableau présente la chronologie des principales étapes d’un projet en intelligence artificielle, en détaillant les actions clés à chaque phase ainsi que le rôle essentiel du chef de projet dans la gestion et la coordination. Il met en lumière les responsabilités du chef de projet, qui assure la bonne progression du projet tout en garantissant la qualité et la cohérence des résultats à chaque étape.
Etape
Description
Bloc
de compétences
Rôle du chef de projet
1
Idéation
L’idéation consiste à identifier des opportunités d'amélioration ou de résolution de problèmes grâce à l'IA. Dans cette phase, l'équipe de projet réfléchit à la manière dont l’IA peut améliorer les performances de l'entreprise.
1
- Définir les objectifs business : Comprendre les attentes des parties prenantes (par exemple, augmenter les ventes via des promotions mieux ciblées). - Collaborer avec les équipes métiers et data pour identifier les opportunités où l'IA peut avoir un impact mesurable. - Organiser des réunions avec les différents intervenants pour fixer les premières hypothèses de travail et établir des KPI.
2
Cahier des charges
Le cahier des charges précise les objectifs du projet, les contraintes techniques, et les attentes des parties prenantes. Cela constitue la feuille de route pour tout le projet.
2
- Structure et rédige le cahier des charges avec les parties prenantes. - Coordonne la collecte d'informations techniques auprès des Data Engineers et Data Scientists. - Organiser les sessions de validation du cahier des charges avec les parties prenantes pour s'assurer que tous les besoins sont couverts.
3
Prototypage
Le prototypage consiste à créer un premier modèle simplifié ou une preuve de concept (PoC). Cela permet de tester rapidement si l’idée est réalisable avant de s’engager dans un développement complet. Le Poc est une démonstration de faisabilité d’un projet ou d’une idée, souvent réalisée à petite échelle. Le PoC permet de valider rapidement un concept avant de lancer un développement complet.
1
- Planifie et coordonne le développement du prototype. - S'assure que le prototype répond aux objectifs initiaux du cahier des charges. - Fait le lien avec les équipes business pour valider les résultats du prototype et ajuster le projet si nécessaire.
4
Collecte et préparation des données (TEST)
Il s'agit de rassembler les données nécessaires pour entraîner le modèle d'IA. Cela inclut le nettoyage, la transformation et l’enrichissement des données.
3 & 4
- Coordonne les activités e collecte de données et garantit que toutes les sources de données nécessaires sont prises en compte. - Valide avec les Data Scientists et Data Engineers la qualité des données collectées. - S'assure que la calendrier de préparation des données est respecté pour ne pas retarder les étapes suivantes du projet.
5
Dév. du modèle
L’équipe essaye plusieurs algorithmes, comme les forêts aléatoires (Random Forest) ou les réseaux neuronaux, pour identifier le modèle le plus performant.
3
- Supervise le développement du modèle et s'assure que les essais suivent les critères définis dans le cahier des charges. - Organise des points d'étape pour s'assurer que le modèle progresse comme prévu. - Communique avec les équipes business sur les résultats intermédiaires du modèle.
6
Évaluation du modèle
Après l’entraînement, le modèle est évalué sur un ensemble de données de test. Cette étape permet de vérifier que le modèle fonctionne bien avec des données qu’il n’a jamais vues.
3
- S'assure que les critères d'évaluation du modèle sont respectés. - Collabore avec les Data Scientists pour interpréter les résultats et ajuster le projet si nécessaire. - Présente les résultats aux parties prenantes et valide la suite du projet.
7
Itération et optimisation
Après l’évaluation, il peut être nécessaire d’améliorer le modèle. Cela peut inclure des ajustements sur les données d’entrée, la modification des hyperparamètres ou l’utilisation de nouveaux algorithmes.
3
- Coordonne les ajustements et la réitération du modèle. - S'assure que les nouvelles données ou modifications apportées sont bien intégrées au projet. - Vérifie que le projet avance conformément aux objectifs fixés après les ajustements.
8
Déploiement
Une fois le modèle optimisé, il est déployé en production. Cela signifie qu’il est intégré dans les systèmes de l’entreprise pour être utilisé dans des conditions réelles. Le déploiement est l’étape où un modèle d’IA ou un système est mis en production, c’est-à-dire qu’il est intégré dans une application réelle pour être utilisé par les utilisateurs finaux. Le déploiement implique également des tests de performance en conditions réelles et l'intégration avec d'autres systèmes, comme les outils CRM ou les plateformes de gestion des campagnes marketing.
4
- Planifie et supervise le déploiement du modèle en production. - Collabore avec les équipes IT pour s'assurer que le modèle est bien intégré dans les systèmes existants. - Gère les tests finaux en production et valide la transition vers l'utilisation réelle.
9
Surveillance et maintenance
Une fois déployé, le modèle doit être surveillé pour s'assurer qu'il continue à bien fonctionner. Cela permet de détecter des changements dans les données, appelés dérive des données, qui peuvent rendre le modèle moins performant au fil du temps.
3
- Veille à l'adaptation du modèle en fonction des besoins business.
10
Amélioration continue
L’optimisation du modèle ne s’arrête jamais. Au fil du temps, des ajustements sont nécessaires pour améliorer le modèle ou le rendre plus performant avec de nouvelles données.
1
- S'assure que le projet suit une logique d'amélioration continue et que les parties prenantes restent informées. - Coordonne les révisions du modèle en fonction des nouvelles données ou des objectifs mis à jour. - Gère les aspects budgétaires pour les ajustements continus.
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