Qu’est-ce que le modèle de cartographie pour la collecte des exigences d’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 d’IA, les besoins en données, le prétraitement et l’étiquetage, le choix du modèle, l’entraînement et l’ajustement, l’évaluation et le déploiement.
Quel problème résout le modèle de cartographie pour la collecte des exigences d’IA ?
Cas d’utilisation de l’IA peu clairs
Objectifs commerciaux mal définis
Exigences de données manquantes
Critères de sélection de modèles insuffisants
Plans d’entraînement sans validation claire
Risques de déploiement découverts trop tard
Alignement limité entre les équipes produit, données, ingénierie et business
Comment utiliser le modèle de cartographie des exigences IA
Commencez par définir le cas d’utilisation de l’IA et le résultat business 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 besoins en entraînement, en ajustement fin, en tests et en évaluation.
Terminez en documentant les besoins de déploiement, de surveillance, de gouvernance et les responsabilités après le 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
Choix de métriques d’évaluation qui ne correspondent pas au cas d’utilisation
Considérer la performance du modèle comme la seule mesure du succès
Ignorer les besoins de déploiement, de surveillance ou de gouvernance
Façons d’éviter les erreurs
Définissez d’abord l’objectif métier.
Rendez explicites les hypothèses sur les données.
Passez en revue les contraintes de confidentialité, de sécurité et d’accès dès le début.
Alignez l’évaluation du modèle sur le résultat réel attendu par l’utilisateur.
Testez avec des données représentatives.
Documentez les besoins de déploiement et de surveillance avant le lancement.
Intégrez les contributions interfonctionnelles des équipes produit, données, ingénierie et commerciales.
Fonctionnalités Miro que vous pouvez 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 responsabilité et le risque
Commentaires pour les discussions techniques
Code couleur pour les thèmes données, modèle, évaluation et 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 chargées de la conformité et équipes produit interfonctionnelles en IA.
Q : Quand utiliser ce modèle ?R : Utilisez-le lors de la phase de découverte précoce de l’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 de données doivent être recueillies ?R : Sources de données, qualité, volume, accès, besoins en annotation, prétraitement, confidentialité et limites connues.
Q : Ce modèle permet-il d’évaluer 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 ?A: 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 dotés d’IA.
Q: Que doit inclure la planification du déploiement ?A: L’approche d’intégration, la surveillance, le comportement de repli, la gouvernance, la propriété, la sécurité, la maintenance et la revue post-lancement.
Q: Avec quoi les participants repartiront-ils ?A: Une cartographie des exigences pour l’IA couvrant les objectifs, les données, la préparation, l’approche du modèle, l’entraînement, l’évaluation, le déploiement et les principaux risques.
