Selon Gartner, 75% des projets d’IA ne dépasseront pas la phase du prototype
Certes les projets IA viennent avec leur lot de défis techniques inhérents au data science, mais les problèmes sont aussi dû à un manque de confiance des utilisateurs métiers et un manque de communication entre ceux qui conçoivent les algorithmes et ceux qui les déploient.
Voici donc les conseils de Gartner pour « faire d’un projet IA un succès » :
#1 Passer du Proof of Concept au Proof of Sale
#2 Préparer un jeu de données à viabilité minimale
#3 Trouver l’équilibre entre la précision et la viabilité des modèles
#4 Miser sur le data storytelling pour favoriser la communication en interne
Et pour en savoir plus, se reporter à l'article de LeMagIT
https://www.lemagit.fr/conseil/Data-Science-quatre-conseils-de-Gartner-pour-reussir-son-projet-IA
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