Comment les fintechs mettent en œuvre l’IA de manière judicieuse ?

Il est important de faire la différence ici : L'IA générative n'est en fait qu'un sous-ensemble du Machine Learning qui se concentre sur la création de textes, de fichiers audio et d'images. L'intelligence artificielle, quant à elle, est un domaine plus vaste qui englobe un large éventail d'algorithmes, de techniques de traitement et d'analyse des données, y compris des valeurs numériques. Les solutions de Machine Learning sont conçues pour traiter de grandes quantités de données en leur donnant un sens. Les connaissances acquises aident les entreprises à mieux comprendre les processus et à mettre en œuvre des innovations basées sur les données.

Dans le contexte de l'entreprise, le potentiel du ML est loin d'être épuisé : selon une étude de McKinsey, seulement 15 % des entreprises dans le monde ont mis en œuvre avec succès des projets de ML à ce jour. Les entreprises se concentrent-elles donc trop sur le battage médiatique autour de l'IA générative et négligent-elles une mise en œuvre solide des solutions de ML ?

Les organisations sont confrontées au défi de la mise en œuvre de la science des données (ou Data Science, en anglais), du Machine Learning et de l'intelligence artificielle dans leurs processus opérationnels. Cependant, cela se fait souvent sans une stratégie bien pensée et très axée sur la surmédiatisation. Par exemple, une partie de la réflexion consiste à mettre en place une plateforme de Machine Learning adaptée. Mais ce qui est tout aussi important, c'est la manière dont les data scientists interagissent avec le reste de l'entreprise.

Voici les défis que les fintechs doivent prendre en compte lors de la mise en œuvre et de l'utilisation d'une plateforme de ML :

●     Faire appel à une aide extérieure : en particulier pour les PME, il peut être difficile de mettre en œuvre la plateforme. C'est pourquoi il peut être judicieux de travailler avec une agence de conseil en informatique pour démarrer.

●     Coopérer avec tous les départements : l'équipe de Data Scientists doit collaborer avec les autres départements de l'entreprise, car c'est là que différents univers se rencontrent. Des structures strictes doivent donc être créées pour communiquer entre eux et travailler sur des projets spécifiques. Cela nécessite également des équipes de projet interfonctionnelles qui rassemblent des experts du domaine, des scientifiques des données et des ingénieurs.

●     Utilisation ciblée des nouvelles technologies : les projets de ML sont pour la plupart à forte intensité de temps et de main-d'œuvre. Il est donc nécessaire d’avoir une proposition de valeur claire pour travailler avec les nouvelles technologies de la manière la plus efficace possible.

●     Identifier le potentiel maximal de mise à l'échelle à long terme : si les entreprises souhaitent déployer le ML et l'IA à plus grande échelle à l'avenir, elles auront besoin de processus techniques complexes, tels que le MLOps (Machine Learning Operations), et d'une plateforme de ML qui peut évoluer avec les besoins opérationnels de l'entreprise.