Les groupes du Cac 40 sont désormais conscients de l'importance d'industrialiser et mutualiser leurs efforts en matière d'intelligence artificielle au travers d'une AI factory transverse. Certains ont déjà commencé à ériger une telle infrastructure. A commencer par Schneider Electric ou Michelin par exemple. "La plupart l'ont l'implémentée dans un secteur mature et autonome, mais peinent encore à l'étendre à d'autres entités", constate Kevin Duval, architecte et expert du centre d'excellence en IA et data de Capgemini.
Nathalie Costa, lead of business analysis chez Ysance (groupe Devoteam), précise : "Pour ces groupes, une AI Factory est d'abord et avant tout motivée par un besoin de passer à l'échelle en adressant une plus grande étendue, une plus grande diversité et un plus grand nombre de cas d'usage." Ces factories s'inscrivent d'ailleurs dans des usines data plus larges, souvent adossées à un data lake. Les données de ce dernier venant nourrir les modèles de machine learning, mais aussi alimenter d'autres applications, notamment dans l'analytics et la business intelligence.
"Côté organisation, la culture MLOps instaure une approche collaborative entre les acteurs de l'AI factory qui n'avaient initialement pas l'habitude de travailler ensemble : data scientists, data engineers, responsables de production…", note Kevin Duval. Et Nathalie Costa d'ajouter : "Dès lors qu'un modèle de machine learning est basé sur des données opérationnelles, une chaîne de monitoring, de back-testing et de réentrainement doit être mise en place en impliquant l'ensemble de ces profils. Cette convergence permet d'aboutir à des applications en phase avec les contraintes d'industrialisation."
"La control tower pilotera la gestion de portefeuille de projets d'une point budgétaire et priorisation"
En termes d'outillage, les plateformes d'IA (Azure ML, Databricks, Dataiku, AWS SageMaker…), permettent de mutualiser l'ensemble des briques nécessaires à l'industrialisation : pipeline de transformation de données, feature store, studio de paramétrage et d'entrainement des modèles, model registry, gestion des versions de modèles, mise en production…
Pour Kevin Duval, la gouvernance de l'AI Factory se décline le plus souvent en quatre couches de pilotage au sein des groupes du Cac 40 :
En bas de l'échelle, un leader sera nommé par type d'activité : data science, data engineering, data quality… "Ensuite, des squads IA seront définis en fonction de leurs compétences business par directions de l'entreprise. Puis, pour chaque produit d'IA, un product owner, garant de la vision métier, travaillera main dans la main avec un data scientist, et un data steward en charge la qualité de la données", complète Laurent Chata, partner devoteam Digital Impulse chez Devoteam Management Consulting. "La collaboration entre ces différents profils conditionnera la réussite des projets, de la phase de cadrage au développement des modèles en passant par la qualité des données."
Pour que l'IA opérationnelle reste pertinente, elle devra être continuellement améliorée. "Il faut pour cela que les utilisateurs métiers la comprennent, soient capables de détecter ses potentielles dérives et pertes de précision en vue de la reconfigurer ou la réentraîner, voire qu'ils soient en mesure de proposer des évolutions plus profondes", explique Kevin Duval chez Capgemini. Dans un projet de CRM, il pourra s'agir par exemple de glaner des données clients sur les réseaux sociaux. Une évolution qui implique de dessiner le graph relationnel du client et d'y appliquer des modèles de machine learning pour tendre vers une vision prédictive à 360° de ce dernier. "L'AI factory est une entité vivante qui évolue avec les besoins, les demandes des utilisateurs métier qui détectent des opportunités de valeurs, voire de nouveaux marchés sur lesquels se positionner", conclut Kevin Duval.
Les groupes du Cac 40 sont désormais conscients de l'importance d'industrialiser et mutualiser leurs efforts en matière d'intelligence artificielle au travers d'une AI factory transverse. Certains ont déjà commencé à ériger une telle…
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