Une fois que vous avez une idée ou une question solide en matière d'apprentissage machine (ML), comment décider qui va construire et déployer le modèle ?

Une organisation peut choisir entre trois voies lorsqu'elle décide qui doit développer sa solution de ML : construire en interne, acheter une solution prête à l'emploi auprès d'un fournisseur existant, ou partenariat avec un fournisseur pour en créer une.

Bien sûr, il y a des avantages et des inconvénients à chaque option. Faisons connaissance avec eux :

Construire

La construction signifie qu'une organisation construit la solution ML en interne - de l'idéation et du traitement des données à l'exécution et au déploiement.

La construction est souvent l'option la plus intensive, car il incombe à l'organisation de planifier, d'exécuter et d'évaluer chaque étape. Ceux qui choisissent de construire en interne devront investir dans le perfectionnement des talents existants ou dans l'embauche et l'intégration de nouveaux talents, ce qui rend cette méthode plus coûteuse au départ. Comme pour tout nouveau projet, l'organisation devra développer de nouveaux processus à partir de zéro pour gérer les projets de ML.

Cependant, c'est souvent la plus gratifiante - les systèmes sont adaptés aux systèmes et aux besoins spécifiques de l'organisation, et la solution peut être réglée ou adaptée en fonction de l'évolution des exigences et des conditions. L'organisation peut également utiliser les enseignements tirés pour les appliquer à de futurs projets (et augmenter la difficulté/complexité au fil du temps), et ses solutions de données et de ML resteront propriétaires. Et bien qu'il s'agisse de l'option la plus coûteuse au départ, elle est plus rentable à long terme, en particulier si une organisation prévoit d'intégrer la ML dans ses pratiques commerciales et de déployer plusieurs projets de ML.

Acheter

Une autre voie consiste à acheter une solution existante, généralement sous la forme d'un achat pur et simple de la solution ou d'un achat par abonnement.

Des trois options, l'achat est l'ascenseur le plus léger et le moins coûteux, conçu pour se brancher sur vos systèmes et fournir des retours immédiats. Selon l'arrangement, le produit peut bénéficier d'une assistance continue, de mises à jour et d'améliorations.

Cependant, elle n'est pas aussi adaptée et personnalisable que les deux autres options ; la solution peut ne pas répondre exactement au problème que l'organisation souhaite résoudre. Et bien que les retours soient immédiats, ils ne seraient pas aussi rentables que les deux autres options.

Partenaire

Un organisme peut également choisir de s'associer à une autre entreprise pour créer une solution de ML personnalisée. En général, l'organisation s'adresse à la société partenaire avec une idée ou un problème, et la solution est ensuite développée et déployée par cette société partenaire.

Le partenariat est moins intensif que la construction, mais plus que l'achat. Il peut déboucher sur une solution de ML adaptée aux besoins de l'organisation, avec un investissement initial plus faible, car l'organisation n'a pas besoin de se perfectionner ou de recruter des talents supplémentaires. Les organisations peuvent également bénéficier de l'expertise de spécialistes, souvent issus de plusieurs domaines (commerciaux et techniques) selon le partenaire.

Cependant, si une entreprise souhaite que la ML constitue un élément essentiel de son avantage concurrentiel - c'est-à-dire si elle envisage d'intégrer la ML dans ses processus afin de créer continuellement des gains d'efficacité au sein de l'organisation - le partenariat n'est pas une option idéale. Le coût du partenariat sur des projets individuels finira par être plus élevé que la construction en interne, et il serait extrêmement difficile de maintenir le niveau et la qualité de la communication requise.

Alors, quel est le meilleur chemin ?

Chaque problème de ML est unique ; différents problèmes et besoins stratégiques s'adapteront mieux à différentes voies. Nous encourageons les organisations à réfléchir profondément à la manière dont la ML s'intègre dans leur modèle économique et à l'importance pour elles de disposer des connaissances et des capacités en interne.

Amii travaille avec des organisations qui souhaitent construire leurs propres solutions de ML en interne. Nous aidons les organisations à former, à perfectionner et à embaucher des équipes techniques, à enseigner aux employés non techniques les définitions et les concepts fondamentaux de la ML et à guider les organisations tout au long du processus d'adoption de l'IA, depuis l'enseignement de la définition d'une question de ML jusqu'au développement et à l'exécution de leur solution de ML.

Cette méthode rend le processus de construction moins risqué. Avec Amii, les équipes disposent d'un système d'orientation intégré pour ces projets complexes et ne sont pas laissées à l'abandon lorsqu'elles rencontrent des problèmes et des obstacles.

Elle permet également à l'organisation d'être en bonne position pour poursuivre la ML après l'engagement : elle lui donne les outils, le vocabulaire et l'expérience nécessaires pour expérimenter et entreprendre de nouveaux projets. Dans l'idéal, une organisation parviendra à un stade où elle sera en mesure d'accroître constamment son efficacité, voire d'ouvrir de nouvelles sources de revenus en vendant des solutions exclusives à d'autres organisations.

Lorsque vous décidez de construire, d'acheter ou d'établir un partenariat, nous vous recommandons de bien comprendre les attentes et les objectifs stratégiques de votre organisation. comment Il n'est pas nécessaire de savoir comment utiliser l'IA, mais il est important de comprendre ce que vous attendez de l'IA pour votre entreprise.

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