Qu’est-ce que le modèle de cartographie des exigences pour l’IA ?
Un modèle de planification collaborative qui aide les équipes à définir ce dont une solution d’IA a besoin avant le début du développement. L’atelier guide les participants à travers les objectifs de l’IA, les besoins en données, le prétraitement et l’étiquetage, la sélection de modèles, l’entraînement et l’ajustement, l’évaluation et le déploiement.
Quel problème le modèle de cartographie des exigences pour l’IA résout-il ?
Cas d’utilisation de l’IA peu clairs
Objectifs commerciaux mal définis
Exigences de données manquantes
Critères de sélection de modèle insuffisants
Plans d’entraînement sans validation claire
Risques de déploiement découverts trop tard
Alignement limité entre les équipes produit, données, ingénierie et métier
Comment utiliser le modèle de cartographie des exigences IA
Commencez par définir le cas d’utilisation en IA et le résultat métier souhaité
Définissez les objectifs du projet et les critères de réussite
Documentez les sources de données, la qualité, l’accès et les besoins de préparation
Cartographiez les exigences de prétraitement et d’étiquetage
Comparez les approches de modèles possibles et choisissez celle qui convient au cas d’utilisation
Définissez les exigences en matière d’entraînement, d’affinage, de tests et d’évaluation
Terminez en documentant les besoins de déploiement, de surveillance, de gouvernance et les responsabilités post-lancement
Pièges courants
Commencer par un modèle avant de définir le problème
Utiliser des données sans vérifier la qualité ou l’accès
Ignorer les exigences d’étiquetage ou de prétraitement
Choisir des métriques d’évaluation qui ne correspondent pas au cas d’utilisation
Considérer les performances du modèle comme la seule mesure de réussite
Ignorer les besoins de déploiement, de surveillance ou de gouvernance
Comment éviter les erreurs
Définissez d’abord l’objectif métier.
Rendez explicites les hypothèses sur les données.
Passez en revue dès le début les contraintes de confidentialité, de sécurité et d’accès.
Adaptez l’évaluation du modèle au résultat réel attendu par l’utilisateur.
Testez avec des données représentatives.
Documentez les exigences de déploiement et de surveillance avant le lancement.
Incluez les contributions interfonctionnelles des équipes produit, données, ingénierie et métier.
Fonctionnalités Miro utiles
Cadres pour chaque étape de l’atelier
Notes autocollantes pour les exigences et les questions ouvertes
Tableaux pour comparer modèles et données
Étiquettes pour la priorité, la responsabilité et le risque
Commentaires pour la discussion technique
Code couleur pour les thèmes données, modèle, évaluation et déploiement
Vote pour prioriser les modèles ou les exigences
Connecteurs pour afficher les dépendances entre les étapes
FAQ
Q. : Qui peut bénéficier de ce modèle ?R. : Chefs de produit, scientifiques des données, ingénieurs en apprentissage automatique, ingénieurs logiciels, responsables IA, chercheurs, équipes de conformité et équipes produit interfonctionnelles en IA.
Q. : Quand faut-il utiliser ce modèle ?R. : Utilisez-le lors de la phase de découverte IA précoce, avant le développement du modèle, lors de l’évaluation d’une nouvelle fonctionnalité IA, ou lors de la revue d’un système IA existant.
Q. : Quelles exigences de données faut-il consigner ?R. : Sources de données, qualité, volume, accès, besoins en annotation, prétraitement, confidentialité et limitations connues.
Q. : Le modèle prend-il en charge l’évaluation des modèles ?R. : Oui. Une section est dédiée à la définition des critères d’évaluation et à la comparaison des performances des modèles par rapport au cas d’utilisation prévu.
Q. : Ce modèle peut-il prendre en charge des projets d’IA générative ?R. : Oui. Il peut être adapté aux modèles prédictifs, aux systèmes de recommandation, à l’IA générative, aux classificateurs, aux assistants et à d’autres produits intégrant l’IA.
Q. : Que doit inclure la planification du déploiement ?R. : Approche d’intégration, surveillance, comportement de repli, gouvernance, responsabilités, sécurité, maintenance et revue post-lancement.
Q. : Que vont emporter les participants ?R. : Un plan cartographié des exigences en IA couvrant les objectifs, les données, leur préparation, l’approche du modèle, l’entraînement, l’évaluation, le déploiement et les risques majeurs.
