Les projets IA font-ils exploser le budget ? Décrypter les véritables dépenses

Parce que les efforts IA fournissent de nouvelles solutions dans de multiples industries, ils ont attiré beaucoup d'attention dans le domaine de l'innovation technique. Bien que l'enthousiasme autour de la promesse de l'IA soit compréhensible, il est nécessaire d'exposer les coûts réels associés à ces plans audacieux. Décomposer les coûts complexes des projets IA – qui vont bien au-delà des contraintes budgétaires traditionnelles – est là que se trouve l'histoire réelle. Il devient crucial de comprendre les coûts observables et intangibles alors que les entreprises travaillent à travers les complexités de la mise en œuvre de l'IA. Le tableau financier des programmes IA est impacté par chaque facteur, y compris la complexité des données et la composition de l'équipe.

Explorer les coûts des projets IA

Les modèles de coûts standard ne sont clairement pas capables de capturer tout le spectre des frais lorsque l'on regarde de plus près les coûts liés aux initiatives IA. Ce sujet récurrent attire l'attention sur la complexité des coûts IA ainsi que sur la nécessité des données en tant que composant vital. En plus de la trinité conventionnelle des logiciels, du matériel et des services, la complexité et le volume des données ont des implications financières substantielles. Il s'avère que la préparation, la planification et la purification des données sont des variables de coût majeures, ce qui met en évidence l'importance de l'allocation des ressources et de la planification.

Pour simplifier les choses, il y a 5 facteurs derrière le coût de l'IA

Le type de logiciel que vous souhaitez développer. Tout outil ou programme qui imite l'intellect humain en prenant des décisions basées sur les données qu'il traite est appelé intelligence artificielle. 

Le degré d'intelligence que vous souhaitez atteindre. Les gens pensent souvent aux avatars holographiques de Blade Runner 2049 et aux robots Boston Dynamics lorsqu'ils discutent d'intelligence artificielle. En réalité, la majorité des solutions IA commerciales tombent sous la catégorie de l'IA étroite, car elles sont uniquement conçues pour exécuter des tâches spécifiques.

La quantité et la qualité des données que vous prévoyez de fournir à votre système. La qualité de l'intelligence artificielle dépend du volume de données sur lesquelles elle a été formée ; les algorithmes deviennent plus compétents plus ils traitent de données.

Les grands modèles de langage (LLM), un exemple d'outil de développement d'applications pour l'IA qui a déjà été formé, rendent le processus de formation beaucoup plus simple. 

Le niveau souhaité de correction algorithmique. Le type d'application que vous utilisez et les contraintes que vous imposez à votre solution IA affecteront directement la précision de ses prévisions. 

Le fait que les chefs de projet IA sous-estiment généralement le coût total des systèmes IA peut avoir un grand impact sur votre projet. Le coût total d'un projet IA est déterminé par un certain nombre de facteurs. La construction de vos propres modèles IA par opposition à leur achat en est un. L'emplacement des tests et de l'application réels du modèle dans le monde réel doit également être pris en compte. Naturellement, vous devez également prendre en compte chaque aspect de l'ingénierie des données.

Stratégies de réduction des coûts

Une lueur de responsabilité financière au milieu de l'enthousiasme technologique est offerte par les opportunités de réduction des coûts qui émergent au sein du labyrinthe des coûts de projet IA. Les dépenses de projet peuvent être maintenues sous contrôle en utilisant la méthodologie « grande idée, petit départ, itération » comme guide. Il est clair combien la portée du projet est importante lorsque de petites itérations permettent des ajustements rapides de cap et des stratégies de réduction des coûts.

Utiliser et développer un modèle qui a déjà été construit par quelqu'un d'autre est une méthode de contrôle de la portée. Ce sera le moins cher et itérera le plus rapidement. Allez-y et utilisez-le s'il est déjà disponible. C'est l'une des meilleures façons de commencer petit de cette manière. Cela explique pourquoi les modèles de base et les LLM sont si populaires en ce moment. C'est peu coûteux, itère rapidement et a une période de retour possible très courte. Utiliser le modèle de quelqu'un d'autre est donc un excellent choix si le coût est une considération pour vous et que vous n'avez peut-être pas beaucoup d'argent.

Pourquoi les projets IA échouent

La majorité des projets IA avortés sont qualifiés de « moonshots » – des entreprises déraisonnablement ambitieuses pilotées par des DSI et des scientifiques des données idéalistes qui veulent « modifier radicalement les opérations de notre organisation depuis des décennies ». Ce genre de projets peut prendre une éternité à terminer, il est donc logique qu'en fin de compte, la direction d'une entreprise arrête de jeter de l'argent dedans dans l'espoir de voir une valeur réelle.

Une version très simple du système unique que vous espérez construire pourrait facilement vous coûter quelques milliers de dollars, tandis qu'il est difficile d'estimer le coût de création et de déploiement d'un programme d'intelligence artificielle sans entrer dans les détails de votre projet. D'un autre côté, si vous envisagez d'utiliser des services plug-and-play, des modèles ML pré-entraînés ou une preuve de concept, vous pouvez toujours commencer avec un budget réduit.