Quelles infrastructures pour les projets d’intelligence artificielle ?

Auparavant plus réticentes, les entreprises ont aujourd’hui pleinement pris conscience de l’importance de l’intelligence artificielle. À tel point qu’Artefact estime qu’en 2020, la totalité des entreprises aura investi directement ou indirectement dans la discipline. Un constat à mettre en relation avec l’impact économique de l'intelligence artificielle : selon Gartner, la valeur économique générée par l’IA et ses usages devraient atteindre les 3,8 trillions de dollars en 2022. Pourtant, il n’est pas toujours aisé pour les entreprises de mener à terme leurs projets d’intelligence artificielle tant le domaine s’avère complexe.

Comment garantir l’efficacité de sa stratégie d’intelligence artificielle ?

Dans son livre blanc "AI Factory" Artefact, entreprise spécialisée dans la création de nouveaux services liés à la data, identifie 3 étapes indispensables à la bonne réussite d’un projet d’intelligence artificielle : 

• Réflexion : afin de lancer vos projets d’usage de l’intelligence artificielle, il convient d’abord de faire le point sur la maturité de votre entreprise. Définissez et auditez les infrastructures afin d’établir une stratégie de gouvernance cloud adaptez à votre projet. Dans un second temps, penchez-vous sur les algorithmes nécessaires à la réalisation de votre projet et trouvez le modèle d’apprentissage le plus adapté. Celui-ci peut varier en fonction des besoins de votre projet, mais également en fonction des jeux de données dont vous disposez. Ces derniers doivent être de qualité et labellisé de manière à permettre à votre algorithme de parfaire son apprentissage. Enfin, les équipes de votre entreprise doivent être formées à l’intelligence artificielle !
   
• Industrialisation : Une fois lancée, l’entreprise doit s’assurer que son projet d’intelligence artificielle reste pérenne et efficace. Elle doit pour cela s’assurer que les parties prenantes du projet aient accès aux différentes datas (via des requêtes SQL ou des API) et mettre en place des KPI communs pour mesurer l’efficacité de la solution. Une attention particulière doit également être portée aux équipes de votre entreprise. Il est indispensable qu'elles soient embarquées dans ce projet de transformation. Cet accompagnement peut prendre la forme d’un support pour les équipes métiers, mais également se traduire par des programmes de formation, la transformation des cadres dirigeants en ambassadeur, l’acculturation au design thinking… Tout cela doit aboutir à la création d’un AI Lab qui aura la charge de faire émerger des uses cases et des nouveaux usages.
   
• Optimisation : Une fois votre projet déployé, il vous faut identifier les facteurs et étapes de productions superflus. Le but est de vous permettre de réduire les coûts inutiles afin de continuer à performer. Pour cela, Artefact a imaginé une méthode, inspiré du Lean Management, vous permettant de réduire ces dépenses. Celle-ci s’appuie sur deux facteurs principaux : la construction de standard (afin de ne pas réinventer la roue) et la prise en compte des attentes et des usages des clients finaux. 

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Quelle infrastructure pour vos données clients ?

À l’heure de l’économie de l’expérience, la connaissance client n’est plus pour les marques un simple avantage concurrentiel, mais bel et bien un indispensable. Et pour cause, les consommateurs se montrent de plus en plus intransigeants dans leurs interactions avec les marques. Près de 33% d’entre eux affirment même être prêts à changer de marque après une seule mauvaise expérience. À l’heure où la fidélisation d’un client est 5 fois moins coûteuse pour une entreprise que la captation d’un nouveau, la connaissance client devient donc une véritable source de valeur pour les entreprises. Mais pas de stratégie client sans Customer Data Platform.

Comment bâtir sa Customer Data Plateform ?

Meteors, entreprise spécialiste dans les services data driven, met en exergue 4 étapes indispensables pour bâtir une Customer Data Platform efficiente :

• Construisez votre Data Dictionary : partie intégrante d’une l’architecture data, le data dictionnary fait office de document de référence pour l’entreprise et ses partenaires. Pierre angulaire de la future CDP, le data dictionnary a pour but la centralisation des données et va notamment permettre de comprendre leurs usages, leurs origines, la relation qu’elles entretiennent avec les autres données… Ce référentiel doit être rédigé par une personne maitrisant à la fois les enjeux techniques et fonctionnels. 
   
• Pensez RGPD : depuis 2019, le RGPD impose aux entreprises d’être plus soucieuses quant à la collecte et à l’utilisation des données personnelles. La prise en compte des impératifs du règlement dès la création de votre Customer Data Plateform vous garantit un haut niveau de sécurité de la donnée. Le but : être RGPD by design.
   
• Misez sur la qualité : la donnée vient aujourd’hui sous des formes multiples et n’est pas toujours intelligible pour vos systèmes. Pour garantir le bon fonctionnement de votre CDP, veillez à régulièrement nettoyer, normaliser et retraiter vos données. Le processus vous permettra en outre de vous assurer de leur fiabilité, leur unicité et leur intégrité.
   
• Intégrez vos flux : si la donnée est protéiforme, elle vient également de sources multiples. Système d’encaissement, programme de fidélité, plateforme e-commerce…veillez à ce que chacun de vos flux de données soit synchronisé avec votre CDP afin de garantir la fiabilité de votre système. La bonne intégration de vos flux de vos données facilitera d’autant la mise en place d’un futur data lake et permettra au data scientist d’effectuer un travail optimal.

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Quels avantages pour le cloud en entreprise ?

L’usage du Cloud Computing devient peu à peu la norme pour les entreprises. Il faut dire que l’usage de ce type de structure présente de nombreux atouts : affranchissement des limites de stockage, paiement à l’usage, meilleure délivrabilité des applications, absorption des pics de trafic… Des avantages qui sont également à mettre en parallèle avec les craintes des entreprises concernant l'IA. Le domaine reste en apparence complexe et pose de véritables questions autour de la sécurité et la souveraineté des données hébergées, mais également de sa mise en oeuvre. 

Comment bâtir son infrastructure cloud ?

Google Cloud, leader dans les services de cloud à destination des entreprises, définit 3 étapes indispensables à la mise en place d’une stratégie cloud efficiente :

• Mappez vos ressources : structurez votre organisation en hiérarchisant les différentes ressources de votre entreprise. Pour cela, listez dans un premier temps l’ensemble des ressources disponible dans votre organisation. Créez ensuite des équipes qui auront la charge de consulter et modifier ces ressources. Enfin, organisez les données en fonction des projets que vous souhaitez développer dans votre cloud. Cette organisation vous permettra en outre d’assurer la flexibilité et l’agilité de vos futurs projets à l’avenir.
   
• Sécurisez l'infrastructure : afin de sécuriser les ressources de votre entreprise, il vous faut définir les règles d’accès à ce dernier. Équipez-vous d’une solution IaaS (Identity as a Service) pour créer des accès à vos collaborateurs et définissez l’accessibilité des données pour chacun d’entre eux. La création de réseau VPC (Virtual Private Cloud) vous permettra de créer un centre de contrôle commun et contribuera à la mise en place de pare-feu qui sécuriseront le trafic.
   
• Migrez vos ressources : une fois votre architecture définie et sécurisée, commencez la migration de vos ressources vers l’environnement cloud. Définissez quelles données doivent être hébergées sur votre cloud et, au contraire, lesquels doivent rester sur site. Dans le même temps, concevez des applications résilientes et garantissant la haute disponibilité de vos services.

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