Quelle démarche adopter pour réussir vos projets d’Intelligence Artificielle ?

Dans un monde où l’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un levier de transformation incontournable, la réussite des projets IA repose avant tout sur des fondations solides. En s’appuyant sur plus de 50 projets de transformation IA réussis, JEMS a acquis un savoir-faire et des compétences sur le sujet. Forts de notre expertise en Data Platform, nous avons développé une approche structurée qui transforme les opportunités offertes par l’IA en succès opérationnels. On vous dévoile les axes principaux de réussite.

L’IA : Un Prolongement Naturel de la Data Platform

La réussite d’un projet IA ne se limite pas à la conception d’algorithmes performants. Elle repose avant tout sur la qualité des données, leur accessibilité et leur gouvernance. La maîtrise des infrastructures data constitue un avantage décisif pour déployer des solutions IA robustes et scalables.

Notre framework méthodologique pour les projets IA repose sur cinq piliers essentiels. Ces étapes structurées permettent une progression maîtrisée de l’idéation à l’exploitation. Conçu comme une checklist opérationnelle (incluant près d’une centaine de questions identifiées par JEMS), ce framework permet à chacun des membres de l’équipe de développement d’avoir une vision claire de l’avancement du projet, ainsi que de s’assurer que chaque étape est maitrisée.

1. Cadrage Métier Approfondi

Il faut toujours commencer toujours par une compréhension fine des enjeux business et des objectifs opérationnels. Pas de produit IA si on ne sait pas ce qu’on veut ! Cette phase critique permet de définir des critères de succès mesurables et alignés sur les attentes métiers. Voici quelques exemples de questions clés à envisager :

• Quel est le problème métier que je veux résoudre ?
• Quel est l’impact business que va avoir mon produit IA ?
• Qui exploitera les résultats et comment ?

2. Une Préparation des données rigoureuse

La préparation des données est une étape fondamentale. Elle garantit la fiabilité et la pertinence des modèles futurs, en mettant l’accent sur la qualité, l’accessibilité et la conformité des données. Dans cette étape, il est utile de réfléchir à des questions telles que :

• Quel est le niveau de qualité des données disponibles ?
• Comment gérer les données manquantes ?
• Comment réduire l’espace de recherche (retrieval augmented generation / RAG) ?

3. Développer une modélisation de manière pragmatique

Plutôt que de privilégier la complexité, nous optons pour des modèles robustes et maintenables, à même de répondre aux besoins métiers tout en assurant un équilibre optimal entre performance et complexité. Les réflexions à mener durant cette étape incluent :

• Quel type de modèle correspond aux objectifs définis en phase 1 ?
• Quels sont les critères de choix du modèle ?
• Quelle stratégie de test adopter ?

4. Infrastructures MLOPS

Dès la conception, il est essentiel de penser à l’intégration du projet dans les infrastructures existantes. Cela inclut le cycle de vie complet de l’application, avec une attention particulière portée à la scalabilité et à la maintenance. À ce stade, il est essentiel de se poser des questions comme :

• Comment comparer efficacement les modèles ?
• Quelle stratégie pour la gestion des hyper-paramètres ?
• Comment maîtriser les coûts d’exécution ?

5. Suivi Continu des Performances

Une fois le modèle déployé, il est primordial de mettre en place des mécanismes de surveillance afin d’en garantir la performance dans le temps et anticiper éventuellement des ajustements nécessaires.

Quelques questions essentielles à aborder à ce stade :

• Quels indicateurs de performance doivent être suivis ?
• Comment assurer un support utilisateur adapté ?
• Quels sont les besoins d’évolution prévisibles ?

En conclusion

Nous savons qu’un projet IA ne se résume pas à la mise en œuvre d’algorithmes avancés. Il s’agit avant tout de déployer des solutions robustes, alignées sur les objectifs métier, tout en s’appuyant sur des données fiables et des infrastructures optimisées pour l’échelle.

Cette méthodologie à la fois simple et compliquée à mettre en place permet de maîtriser chaque étape du processus : du cadrage initial, qui garantit une parfaite compréhension des enjeux business, au suivi continu des performances pour maintenir la pertinence et l’efficacité des modèles déployés.

La clé de la réussite réside dans une collaboration étroite entre les équipes techniques et métier, car c’est cette synergie qui transforme l’IA en un levier opérationnel et stratégique. Plus qu’une simple technologie, l’IA devient un accélérateur de performance, capable de repenser en profondeur les processus et de libérer de nouvelles opportunités.

Alors que les entreprises font face à des environnements de plus en plus complexes et dynamiques, notre démarche s’inscrit dans une vision durable et évolutive. Elle ne se limite pas à répondre aux besoins actuels : elle prépare également vos organisations à relever les défis de demain, en leur offrant des outils robustes, scalables et maintenables.

Et vous, jusqu’où l’IA peut-elle transformer votre entreprise ? Êtes-vous prêt à industrialiser vos POC ? Que vous soyez au début de votre réflexion ou prêt à lancer à l’échelle, nous pouvons vous accompagner à chaque étape. Ensemble, donnons à vos données le pouvoir de faire la différence.

Audrey Halimi – Directrice de projets IA JEMS