Dans un projet d’intelligence artificielle, la phase d’industrialisation est un passage critique. C’est à ce moment que le modèle quitte l’univers de la recherche ou du prototype pour entrer dans la réalité des opérations ou du marché.
À mesure que les entreprises passent de projets pilotes isolés à l’industrialisation de l’IA, elles se confrontent à de nouveaux enjeux :
Une IA en production touche directement les employés, les clients et parfois les régulateurs. Les décisions deviennent visibles et donc contestables.
Une erreur ou un biais dans un algorithme peut impacter des opérations critiques, la réputation de l’entreprise, voire sa conformité légale.
Les utilisateurs, employés ou clients n’adopteront pas une solution qu’ils perçoivent comme opaque, injuste ou risquée.
Une IA déployée sans critères de confiance risque d’être abandonnée ou bloquée, compromettant le retour sur investissement.
15
Partenaires impliqués
7
Projets financés
+6,9 M$
En valeur de projets
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Partenaires impliqués
7
Projets financés
+6,9 M$
En valeur de projets
Face à l’accélération des régulations en IA, prenez une longueur d’avance. Découvrez notre document et alignez vos pratiques sur les normes internationales (ISO/IEC 42001, 23894, 27701…).
