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Data Science : quatre conseils de Gartner pour réussir son projet IA
Cet article fait partie de l’ezine Applications & Données : Mai 2020 - n°8
Les entreprises espèrent dans un premier temps moderniser leurs pratiques BI, puis lancer des projets d’intelligence artificielle. Toutefois le Gartner prédit dans une note que jusqu’en 2021, 75 % des projets d’IA ne dépasseront pas la phase du prototype. Selon le cabinet d’analyse, la raison principale de ce (futur) camouflet tient dans le fait que les experts de l’IA et les dirigeants des organisations n’engageraient pas « un dialogue productif ». Ce problème de communication s’accompagne d’un lot de défis techniques inhérents à la pratique de la data science. Tout comme la plupart des acteurs avec qui nous avons l’occasion de nous entretenir, Gartner remarque que les entreprises doivent gérer les biais dans les jeux de données, faire face à la complexité des modèles, sélectionner les bons outils, rendre disponibles les infrastructures, gérer les allers-retours avec l’IT, mesurer les impacts tout en maintenant les modèles dans le droit chemin. Après de nombreux entretiens avec les entreprises, le cabinet constate que les PoC n...
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