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 du modèle, l’entraînement et l’affinage, l’évaluation et le déploiement.
Quel problème résout le modèle de cartographie des exigences pour l’IA ?
Cas d’utilisation de l’IA peu clairs
Objectifs métier mal définis
Besoins en données non définis
Critères de sélection du modèle insuffisants
Plans d’entraînement sans validation claire
Risques de déploiement identifiés trop tard
Alignement limité entre les équipes produit, données, ingénierie et métier
Comment utiliser le modèle de cartographie des exigences en 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, leur qualité, les modalités d’accès et les besoins de préparation.
Cartographiez les exigences de prétraitement et d’étiquetage.
Comparez les approches de modèle possibles et choisissez celle qui correspond le mieux au cas d’utilisation.
Définissez les exigences d’entraînement, d’ajustement, de tests et d’évaluation.
Terminez en documentant les besoins de déploiement, la surveillance, la gouvernance et les responsabilités après le lancement.
Pièges courants
Commencer par un modèle avant de définir le problème
Utiliser des données sans vérifier leur qualité ou leurs modalités d’accès
Ignorer les exigences d’étiquetage ou de prétraitement
Choisir des métriques d’évaluation qui ne correspondent pas au cas d’utilisation
Considérer la performance du modèle comme la seule mesure de succès
Ignorer les besoins en matière de déploiement, de surveillance ou de gouvernance
Comment éviter les erreurs
Définissez d’abord l’objectif métier.
Rendez visibles les hypothèses sur les données.
Passez en revue dès le départ les contraintes de confidentialité, de sécurité et d’accès.
Alignez l’évaluation du modèle sur le résultat réel attendu par l’utilisateur.
Testez avec des données représentatives.
Documentez les besoins en matière de déploiement et de surveillance avant le lancement.
Intégrez des contributions transversales des équipes produit, données, ingénierie et métier.
Fonctionnalités Miro à utiliser
Cadres pour chaque étape de l’atelier
Notes autocollantes pour les exigences et les questions ouvertes
Tableaux pour les comparaisons de modèles et de données
Étiquettes pour la priorité, la propriété et le risque
Commentaires pour les discussions techniques
Code couleur pour les thèmes de données, de modèle, d’évaluation et de déploiement
Vote pour la priorisation des modèles ou des exigences
Connecteurs pour montrer 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 conformité et équipes produit pluridisciplinaires.
Q. : Quand utiliser ce modèle ?R. : Pendant la phase de découverte IA, 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 en matière de données doivent être documentées ?R. : Sources de données, qualité, volume, accès, besoins d’annotation, prétraitement, confidentialité et limites connues.
Q. : Ce 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 visé.
Q : Ce modèle peut-il prendre en charge des projets d’IA générative ?A : Oui. Il peut être adapté aux modèles prédictifs, aux systèmes de recommandation, à l’IA générative, aux classifieurs, aux assistants et à d’autres produits enrichis par l’IA.
Q : Que doit inclure la planification du déploiement ?A : Approche d’intégration, surveillance, comportement de repli, gouvernance, responsabilité, sécurité, maintenance et revue post-lancement.
Q : Avec quoi les participants repartiront-ils ?A : Un plan cartographié des exigences en IA couvrant les objectifs, les données, la préparation, l’approche du modèle, l’entraînement, l’évaluation, le déploiement et les principaux risques.
