Développement d’IA sur mesure ou solutions d’IA prêtes à l’emploi

Lorsqu’il s’agit de mettre en œuvre l’intelligence artificielle (IA) dans les processus d’entreprise, de nombreuses organisations hésitent entre développer une solution d’IA sur mesure ou acheter une application d’IA prête à l’emploi. Les deux options ont leurs avantages et leurs inconvénients, et il peut être difficile de déterminer quelle approche convient le mieux à votre organisation.

Cet article présente le développement de l’IA et les solutions prêtes à l’emploi, et vous aidera à déterminer quelle option convient à votre entreprise. 

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Qu’est-ce que l’IA et quels avantages votre organisation peut-elle en tirer ?

L’IA est un algorithme qui accomplit des tâches nécessitant habituellement l’intelligence humaine, comme la perception visuelle, le traitement automatique du langage naturel, et la prise de décision. Les solutions d’IA commencent par le développement d’un modèle d’apprentissage automatique, qui est ensuite entraîné sur des données. Le système d’IA peut alors effectuer des prédictions ou formuler des recommandations à partir des données fournies.

Il peut aussi être surprenant de constater que le concept de l’IA existedepuis les années 1950. L’intelligence artificielle a connu son lot de phases d’essor et de déclin, mais elle traverse actuellement une période d’hypercroissance grâce aux progrès de la puissance de calcul et du stockage des données, ainsi qu’à la baisse de son coût, qui permet une adoption à grande échelle.

Le développement de l’IA a apporté de nombreux avantages aux entreprises, notamment les suivants :

• L’IA peut contribuer à automatiser les tâches répétitives, permettant aux employés de se concentrer sur des activités plus stratégiques.
• Elle peut également aider les entreprises à prendre de meilleures décisions en fournissant aux employés des informations fondées sur les données.
• L’IA peut aussi améliorer le service client en proposant des interactions plus personnalisées et plus réactives.
• L’IA conversationnelle, en particulier, gagne en popularité, car elle peut aider les entreprises à automatiser les tâches de service client, comme répondre aux questions fréquentes, planifier des rendez-vous et fournir de l’assistance.
• L’analyse prédictive est un autre domaine dans lequel l’IA peut être bénéfique. Elle peut aider les organisations à prendre de meilleures décisions en analysant les données et en prédisant les tendances futures.

Avantages et inconvénients de l’IA sur mesure

Développer une solution d’IA sur mesure signifie créer des modèles d’apprentissage automatique à partir de zéro et les entraîner. Vous pouvez le faire en interne ou confier cette tâche à une entreprise de développement d’IA tierce. Le résultat final consiste en des algorithmes personnalisés et une API.

Avantages du développement d’IA sur mesure 

Contrôle complet du développement de l’IA

Lorsque vous créez une solution d’IA sur mesure, vous contrôlez l’ensemble du processus. Vous pouvez décider de la manière dont vos données sont utilisées et de ce qui leur advient.

Propriété des données

Avec une solution d’IA sur mesure, vous êtes également propriétaire des données utilisées pour entraîner les modèles d’apprentissage automatique. Cet aspect est important, car il vous permet de contrôler la manière dont les données sont utilisées et les personnes qui y ont accès.

Flexibilité

Une solution d’IA développée en interne peut être plus flexible qu’une solution prête à l’emploi, car vous pouvez l’adapter à vos besoins spécifiques.

Solutions d’IA pour les données spécialisées

Si vous avez besoin que votre programme traite un ensemble de données très spécialisé, une solution sur mesure est essentielle, car il est moins probable qu’une solution prête à l’emploi existe pour ce cas. À l’inverse, une solution prête à l’emploi produirait de mauvais résultats, inadaptés à votre problème spécifique.

Sécurité renforcée

Une phrase souvent attribuée à Napoléon Bonaparte dit : « Si vous voulez que quelque chose soit bien fait, faites-le vous-même. » Il en va de même pour l’IA et la sécurité. Les solutions prêtes à l’emploi peuvent être pratiques, mais elles sont aussi standardisées. Elles ne sont donc pas toujours adaptées à vos besoins spécifiques et peuvent présenter des failles que des attaquants avisés pourraient exploiter. À l’inverse, les solutions d’IA développées en interne sont conçues spécifiquement pour votre organisation et pour répondre à ses défis de sécurité particuliers. Elles peuvent ainsi se montrer plus efficaces pour identifier les menaces et y réagir.

Inconvénients du développement d’IA sur mesure

Coût

L’un des principaux inconvénients du développement d’une solution d’IA sur mesure est son coût potentiellement très élevé. Vous devez non seulement rémunérer l’entreprise de développement d’IA, mais aussi payer les données et les ressources informatiques nécessaires à l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique.

Durée du développement

Développer une solution d’IA en interne peut prendre beaucoup de temps — plusieurs mois, voire plusieurs années pour atteindre sa pleine maturité. C’est particulièrement vrai si vous ne disposez pas de compétences en IA au sein de votre équipe.

Nécessité de disposer d’experts en IA au sein de l’équipe

Si vous souhaitez développer une solution d’IA sur mesure, vous devez compter des experts en IA dans votre équipe. Cela peut être difficile et coûteux, car ces spécialistes sont très recherchés et perçoivent des salaires élevés. Aux États-Unis, les experts en intelligence artificielle gagnent en moyenne 110 971 dollars US par an, soit 53 dollars US de l’heure, et souvent davantage. Les 10 % les mieux rémunérés gagnent plus de 234 000 dollars US par an — et souvent bien plus. 

Avantages et inconvénients de l’IA prête à l’emploi

L’alternative au développement d’une solution d’IA sur mesure consiste à acheter une solution d’IA prête à l’emploi. Il s’agit d’une application logicielle développée par une autre entreprise, puis vendue à ses clients. Il existe de nombreuses catégories de logiciels d’IA répondant à des besoins particuliers. Voici quelques-unes des solutions prêtes à l’emploi les plus courantes :

• Logiciels d’exploitation de l’IA et de l’apprentissage automatique (MLOps). Parmi les exemples figurent IBM Watson Studio, Databricks Lakehouse et InRule.
• Logiciels d’intelligence conversationnelle tels que Zendesk Support Suite, Intercom et Birdeye.
• Logiciels d’annotation des données tels que Super Annotate, V7 et Amazon Sagemaker.
• Plateformes de science des données et d’apprentissage automatique. Parmi les exemples figurent MatLab, RStudio et RapidMiner.

Avantages de l’IA prête à l’emploi

Faible coût de développement

L’un des principaux avantages d’une solution d’IA prête à l’emploi est qu’elle coûte bien moins cher à développer qu’une solution sur mesure. Vous n’avez pas besoin de réaliser un investissement initial important dans le développement de l’IA ou dans les ressources de données.

Déploiement rapide

Une solution prête à l’emploi peut être déployée rapidement. L’intégration et la configuration sont généralement plus simples et plus rapides que le développement d’une plateforme sur mesure.

Qualité élevée des prédictions pour les données génériques

Les solutions d’IA prêtes à l’emploi sont souvent très précises pour des ensembles de données standards et bien compris. Cela s’explique par le fait qu’elles ont été entraînées sur des jeux de données volumineux et de grande qualité. Par conséquent, si vos données sont similaires à ces jeux de données, une plateforme d’IA prête à l’emploi est susceptible d’être très précise.

Faible maintenance

Une fois qu’un produit prêt à l’emploi est opérationnel, il nécessite relativement peu de maintenance. Cela contraste avec les solutions d’IA sur mesure, qui exigent souvent des réglages et des ajustements constants.

Inconvénient des solutions d’IA prêtes à l’emploi

Manque de flexibilité

Les solutions d’IA prêtes à l’emploi peuvent être assez peu flexibles. En effet, vous êtes limité aux fonctionnalités proposées par l’éditeur du logiciel d’IA. Si vous avez besoin d’une fonction qui ne figure pas dans l’offre, vous devrez probablement développer une solution sur mesure.

Performances médiocres dans les cas limites

Les applications d’IA prêtes à l’emploi peuvent être peu performantes sur des jeux de données différents de ceux sur lesquels elles ont été entraînées. En effet, la qualité des modèles d’IA dépend directement des données utilisées pour leur entraînement. Ainsi, si vos données diffèrent de celles ayant servi à entraîner le modèle d’IA, celui-ci risque de produire de mauvais résultats.

Risques de sécurité

Une solution d’IA prête à l’emploi peut présenter des risques de sécurité. En effet, vous confiez vos données à l’éditeur du logiciel d’IA. Si les systèmes de l’éditeur sont compromis, vos données pourraient l’être également.

Hausse des coûts à mesure que le système se développe

À mesure que votre système évolue, les coûts d’une plateforme d’IA prête à l’emploi peuvent commencer à augmenter. Vous devrez en effet acheter davantage de licences ou d’abonnements. De plus, il vous faudra peut-être payer davantage pour l’assistance ou la formation à mesure que votre système se développe.

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IA sur mesure ou solution prête à l’emploi : laquelle choisir ?

De nombreux facteurs doivent être pris en compte pour décider s’il faut développer une solution d’IA sur mesure ou acheter une solution d’IA prête à l’emploi. Parmi les plus importants figurent le coût, la flexibilité, les performances et la sécurité. En définitive, la meilleure décision pour votre organisation peut dépendre de votre budget ; en règle générale, les grandes entreprises utilisent une IA sur mesure, tandis que les petites et moyennes entreprises optent pour des solutions prêtes à l’emploi.