Stratégie de données, ressources et personnes

Comprendre l'intelligence artificielle

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Stratégie de données et gouvernance

Stratégie de données : conception et mise en place d'approches axées sur les données pour extraire l'information et guider les décisions d'affaires

Étapes de la stratégie de données :

Définir des objectifs axés sur les données
Recenser les données nécessaires
Déterminer les sources et types de données
Analyses prédictive et prescriptive
Opérationnaliser les processus pilotés par les données

Définir des objectifs axés sur les données

Recenser les données nécessaires

Déterminer les sources et types de données

Analyses prédictive et prescriptive

Opérationnaliser les processus pilotés par les données

Infrastructures d'IA

Infrastructures d'IA infonuagiques

Ressources de calcul évolutives, stockage de données, outils d'IA et modèles prêts à l'emploi
Élastiques, à la demande

Google Cloud, Azure et AWS

Avantages : grande évolutivité, rentabilité
Inconvénients : emplacement des données, Internet requis

Infrastructures d'IA sur site (autohébergées)

L'organisation possède matériel, logiciels, données et réseau pour soutenir les opérations d'IA

Infrastructure sur site

Avantages : meilleur contrôle des données, moindre latence
Inconvénients : coûts initiaux, évolutivité limitée

Méthodologie MLOps

Machine Learning Operations (MLOps) : gestion et exploitation efficaces et fiables des systèmes de ML (IA) en entreprise

Méthodologie MLOps

Machine Learning Operations (MLOps) : gestion et exploitation efficaces et fiables des systèmes de ML (IA) en entreprise

Étapes de la méthodologie MLOps

Rôles liés à l'IA

Architecte IA

Architecte IA

Scientifique des données

Scientifique des données

Ingénieur(e) en Machine Learning et en données

Ingénieur(e) en Machine Learning

Autres : éthicien(ne) en IA, chef(fe) de projet

Autres rôles en IA

Constituer votre équipe IA

Direction et gestion

Gestionnaire IA / chef(fe) d'équipe
Chef(fe) de projet IA

Exécution

Architectes IA : choix des outils
Scientifiques des données : analyser les données, entraîner et évaluer les modèles
Ingénieur(e)s ML et données : déployer les modèles en production et bâtir des canalisations de données

Soutien

Constituer une équipe

Constituer votre équipe IA

Direction et gestion

Gestionnaire IA / chef(fe) d'équipe
Chef(fe) de projet IA

Exécution

Architectes IA : choix des outils
Scientifiques des données : analyser les données, entraîner et évaluer les modèles
Ingénieur(e)s ML et données : déployer les modèles en production et bâtir des canalisations de données

Soutien : éthicien(ne) en IA ; spécialistes du domaine

Constituer une équipe

Passons à la pratique !

Comprendre l'intelligence artificielle