– Contient des stratégies étape par étape, de la planification à la conception et à l'évaluation des performances des produits d'IA pour la croissance de l'entreprise.
À l'heure où l'adoption de l'IA devient un avantage concurrentiel, d'innombrables entreprises se précipitent sur l'IA générative et le LLM, mais les cas concrets aboutissant à des résultats commerciaux restent rares. Derrière ces technologies de pointe se cache un écueil récurrent : une définition insuffisante du problème, une préparation des données inadéquate et des évaluations de performance décevantes. Dans ce contexte, « 17 Checklists pour 100 % de réussite dans vos projets d'IA » (livre uniquement) part de la question fondamentale : « Pourquoi les projets d'IA échouent-ils ? » et propose des solutions pratiques pour accroître les chances de succès.
Ce livre est bien plus qu'un simple manuel technique. Il envisage l'IA non pas comme une solution à « implémenter », mais comme un « outil pour résoudre les problèmes de l'entreprise ». Il structure l'ensemble du processus, des études de faisabilité en phase de planification à la conception de l'architecture, l'acquisition de données, les stratégies de sélection des modèles de langage, la conception des flux de travail, l'évaluation des performances et l'exploitation, en 17 listes de contrôle. Il répond à toutes les questions que toute entreprise préparant un projet d'IA s'est probablement posées au moins une fois.
En expliquant les projets d'IA d'un point de vue commercial au-delà de la simple mise en œuvre technique, il fournit des indications concrètes sur les préoccupations pratiques rencontrées par les praticiens, telles que la manière d'appliquer structurellement les connaissances du domaine à l'IA générative, le choix de développer un LLM en interne ou d'utiliser des API, et la manière de concevoir des évaluations de performance.
S'appuyant sur son expérience en développement de solutions d'IA dans divers secteurs, l'auteur Yoo Jin-ho présente les critères nécessaires pour transformer les projets d'IA du simple prototype en produit commercialisable. Sa liste de contrôle rigoureuse, fruit d'une approche pragmatique et d'une réflexion approfondie, offre un guide fiable aux praticiens et aux dirigeants préparant des projets d'IA.
« 17 Checklists pour la réussite de vos projets d'IA » est un guide pratique destiné non pas aux organisations qui adoptent l'IA par effet de mode, mais à celles qui souhaitent obtenir des résultats concrets. Si vous voulez maximiser vos chances de succès dans votre projet d'IA, ce livre contient la checklist à consulter en premier.
☑ Avez-vous estimé la probabilité d'échec du projet ?
☑ La technologie d'IA générative est-elle la solution miracle ?
☑ Avons-nous correctement compris et sélectionné la technologie d'IA qui convient à notre entreprise ?
☑ Avez-vous correctement structuré les éléments architecturaux pour un produit d'IA fonctionnel ?
☑ Comment les données ont-elles été obtenues et suffisamment préparées ?
☑ Avez-vous correctement lu et traité le document non structuré ?
☑ LLM : Le construire soi-même ou utiliser une API ?
☑ SLM : Est-il introduit en temps opportun et utilisé correctement ?
☑ Résoudre un problème commercial : créer un flux de travail LLM ou le laisser à un agent ?
☑ Avons-nous créé les incitations appropriées pour créer le contexte souhaité ?
☑ Avez-vous optimisé RAG pour améliorer le niveau de réponse de l'IA ?
☑ Évaluez-vous les performances RAG ?
☑ Évaluez-vous les performances du modèle LLM ?
☑ Évaluez-vous les performances des agents ?
☑ Réagissez-vous aux mensonges et aux illusions de l'IA ?
☑ Mettez-vous en œuvre une stratégie d'acquisition et de gestion des talents ?
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