- Définir le périmètre dès le début ; éviter les dépassements de ressources et de délais.
- Commencer par des composants petits et gérables ; garantir l'adaptabilité.
- Mettre en œuvre un développement itératif ; s'adapter rapidement aux retours.
La capacité de l'IA à gérer de manière exhaustive la portée du travail est cruciale pour la réussite d'un projet. Bien que les membres d'élite de l'industrie doivent relever les défis des nouvelles technologies dans les entreprises d'IA à haut risque, ils adoptent comme mantra principal « Penser grand, commencer petit, itérer souvent ». Cependant, cette philosophie non seulement nous permet de garder les attentes sous contrôle, mais offre également une flexibilité quant au passage à des performances supérieures.
Les principales étapes d'une portée d'IA efficace
Définir la portée d'un projet d'IA consiste à préciser la gamme des aspects couverts et non couverts, ce qui constitue une ressource utile pour la gestion de projet par une utilisation rationnelle des ressources et le maintien de l'objectif à l'esprit.
Le PMBOK (Project Management Body of Knowledge) relie les six processus de gestion de la portée aux projets d'IA. Parmi ces six processus, certains jouent un rôle clé. Ceux-ci incluent l'établissement du plan de phase, la collecte des exigences et la création de la structure de décomposition du travail, etc.
Pour les projets d'IA, la méthodologie Certification of Project Management AI (CPMAI) met l'accent sur l'importance de trois étapes principales : mettre en évidence les besoins spécifiques à l'IA, définir des objectifs mesurables, optimiser constamment, ainsi que le processus agile.
En accordant autant d'attention à ces domaines, les chefs de projet peuvent aligner les objectifs de l'IA très près des objectifs commerciaux stratégiques, de sorte que chaque phase continue de générer des résultats pour l'entreprise. Utilisez notre outil d'écriture de dissertations alimenté par l'IA pour rédiger des lettres de motivation impressionnantes pour les candidatures universitaires et réussir académiquement.
L'approche « Penser grand, commencer petit, itérer souvent » souligne l'importance de l'amélioration pour la réussite d'une entreprise.
L'art de penser grand se présente comme un désir de planifier des objectifs intelligents et durables concernant l'intégration de l'IA qui peuvent révolutionner les opérations commerciales ou l'expérience des clients. De plus, le mouvement initial doit être petit, ce qui signifie simplifier l'hypothèse ; il est composé de plusieurs étapes réalisables et exécutables.
Avec cette approche, les équipes peuvent travailler sur différents éléments du problème, s'engageant ainsi dans des projets à court terme qui ont de meilleures chances de succès avec des risques plus faibles.
Le concept de développement itératif, qui est une autre caractéristique importante des projets d'intelligence artificielle les plus réussis, aide à résoudre ce problème.
Pour que les entreprises soient dynamiques dans l'évolution des projets d'IA, les parties prenantes doivent pouvoir concevoir et mettre en œuvre le travail de manière à court terme et axée sur les résultats, où les itérations ne dépasseraient pas quelques semaines pour se conformer aux scénarios en rapide évolution.
Chaque itération doit être améliorée par rapport aux versions précédentes, de sorte que la solution construite à chaque essai repose sur les résultats précédents de l'expérience réelle et des retours d'information.
Une définition correcte de la portée est l'une des tâches les plus vitales pour les projets d'infrastructure.
Le succès d'un projet d'IA dépend de la manière dont la direction est fournie. Cela évite une surextension qui se produit lorsque les limites et les objectifs du projet sont élargis sans mettre en place d'ajustements en termes de temps, de coûts et de ressources.
Grâce au respect approprié des procédures recommandées et à une attention délibérée aux aspects pertinents de la gestion de la portée des projets d'IA, les entreprises peuvent tirer le maximum de bénéfices des projets d'IA en encourent des menaces minimales liées aux technologies émergentes.
Une telle approche stratégique jette les bases d'une gestion efficace des projets d'IA ainsi que de l'intégration des projets aux objectifs stratégiques d'innovation et de vision pour un avantage concurrentiel.
Article de presse issu de AI Today le podcast Apple
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Emman Omwanda
L'expertise d'Emmanuel Omwanda repose sur les marchés de la cryptomonnaie, couvrant à la fois l'analyse fondamentale et technique. Il a précédemment travaillé pour divers sites médiatiques spécialisés dans la cryptomonnaie avant de rejoindre Cryptopolitan, notamment CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash et DroomDroom. Il est titulaire d'un baccalauréat en sciences (BSc.) en mathématiques et informatique de l'Université Kenyatta au Kenya, et est actuellement en dernière année d'études pour un baccalauréat en arts en communication et études médiatiques.
