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Pourquoi 4 projets IA sur 5 échouent actuellement ? Les problèmes mal définis, la technologie inadaptée, l’infrastructure faible ou encore les données insuffisantes sont les principales causes de ces problèmes.
L’intelligence artificielle, cette technologie puissante promettant des avancées majeures peuvent également échouer. Oui, vous l’avez bien lu ! Le récent rapport de la RAND révèle que plus de 80 % des projets d’IA faillissent. Ce chiffre est deux fois plus élevé que les projets informatiques traditionnels.
Pourquoi les projets IA sont-ils condamnés à l’échec ?
Il existe plusieurs raisons derrière l’échec des projets IA, mais nous allons explorer cinq causes principales aujourd’hui.
Souvent, des projets d’une telle ampleur échouent parce que les parties prenantes ne déterminent pas formellement ce que l’intelligence artificielle doit réellement résoudre. En général, une mauvaise communication conduit à des attentes irréalistes voire inadéquates.
Par ailleurs, nous savons tous que l’IA a besoin d’une importante quantité d’informations pour fonctionner convenablement. Ainsi, les modèles d’IA ont du mal à fournir des résultats fiables quand les données manquent ou de mauvaises qualités.
Dans certains cas, les développeurs ont tendance à choisir une technologie célèbre au lieu de se tourner vers une solution adaptée aux problèmes réels. Cela détourne ainsi l’attention des réels besoins des utilisateurs.
Le manque d’infrastructure adéquate est également une des raisons de défaillance. Même si les projets IA semblent être réellement prometteurs, ils peuvent échouer sans un système solide permettant de déployer les modèles et gérer les informations.
Enfin, trop de projets ont échoué, car le projet lui-même est trop ambitieux. Il est vrai que l’IA est une technologie puissante, mais il ne faut pas non plus l’appliquer à des problèmes trop compliqués ou mal adaptés à ses capacités actuelles.
Que faire pour éviter des problèmes liés à l’intelligence artificielle ?
Chaque problème a sa solution ! Il est tout à fait possible d’éviter des difficultés pour mettre toutes les chances de vos côtés quand vous développez des projets IA.
Tout d’abord, il est important de bien définir le problème avant d’entamer un projet. Toute l’équipe doit être en accord sur le problème à résoudre.
Il est également primordial d’investir dans des données de qualités. Il ne faut jamais minimiser la collecte et le nettoyage des informations. Sinon, la technologie ne pourra jamais atteindre son plein potentiel.
Pour réussir un projet IA, il faut se concentrer plus sur le problème et non sur la technologie. Cette dernière ne doit dicter les objectifs du projet en aucune manière. Il faut toujours se concentrer sur la manière de résoudre le problème réel.
En outre, il faut dès le début investir dans des systèmes qui ont la faculté de soutenir à long terme le projet. Enfin, il faut toujours définir des objectifs réalistes. Pour ce faire, il faut identifier les limites de l’IA.
Alors, que pensez-vous de ces solutions ? Avez-vous d’autres idées ? N’hésitez pas à les partager dans les commentaires !
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