Dans le premier article de notre série sur la performance de l'IA, nous avons présenté les indicateurs clés et leur importance. Dans ce deuxième volet, nous aborderons les stratégies concrètes pour mesurer et affiner en continu la performance de l'IA, afin qu'elle reste alignée sur vos objectifs business et offre un impact maximal à vos opérations sur le terrain.
Mesurer la Performance de l’IA en Pré-production
La phase de pré-production établit les bases de l'ensemble du système d'IA. À ce stade, les data scientists évaluent la qualité des modèles de deep learning, en effectuant des ajustements lorsque cela est nécessaire afin de répondre aux attentes de performance.
L'étape suivante consiste à tester l’efficacité du système dans des conditions contrôlées, ce qui permet aux utilisateurs d'identifier les éventuelles lacunes et de les corriger rapidement.
Les erreurs sont détectées et rectifiées avant le lancement, garantissant que la technologie fonctionne à pleine capacité une fois déployée sur le terrain.
Quel en est le résultat ? Moins d'erreurs et moins de temps perdu sur le terrain, entraînant des économies de coûts significatives.
Les jeux de données de référence
Les jeux de données de référence servent de point de repère pour évaluer la performance des modèles de machine learning. Ils sont en quelque sorte le baromètre de la performance de l'IA et fonctionnent en annotant avec précision les données qui représentent les conditions réelles auxquelles l'intelligence artificielle sera confrontée.
Exemple : une entreprise de services de terrain utilisant l’IA pour détecter des défauts sur les lignes électriques.
Les data scientists collectent et annottent des images de lignes électriques présentant ou non des défauts. Ces jeux de données de référence fournissent aux modèles d’IA un contexte, les aidant à visualiser ce qui est correct et ce qui ne l’est pas.
L’IA est ensuite testée sur des données, ce qui lui permet de comparer ses prédictions aux scénarios réels. Les data scientists peuvent alors mesurer la précision du modèle, identifier les erreurs et procéder aux ajustements nécessaires.
Sans jeux de données de référence, l’IA se retrouverait à « naviguer à l’aveugle » dans son analyse, incapable de distinguer le vrai du faux. Cela mènerait inévitablement à une série d’erreurs compromettant la sécurité et la précision des opérations sur le terrain.
Collaboration avec les clients
Il est important de souligner que les jeux de données de référence ne doivent pas être construits en vase clos, sans retour d’information des clients. Pourquoi est-ce important ?
Chaque entreprise sur le terrain a ses propres spécificités et attend de l'IA qu'elle identifie des caractéristiques particulières pour parvenir à des conclusions précises et pertinentes. Intégrer le retour des clients fournit aux modèles d’IA une vision complète de ce qui sert de référence.
Chez Deepomatic, nos collaborations avec les clients sont essentielles pour optimiser l'IA en matière de contrôle qualité, car elles garantissent que les jeux de données reflètent les défis spécifiques et les normes de qualité des opérations du client. Cela permet aux data scientists d’ajuster l’IA jusqu’à ce qu’elle réponde pleinement aux attentes du client.
Voici un tableau que nous avons créé pour vous aider à visualiser la répartition des responsabilités entre le fournisseur et le client.
Grâce à cette compréhension mutuelle, les data scientists peuvent poser des bases solides pour un déploiement fluide et un système qui apporte une valeur maximale.
Tests d’acceptation
Les fondations sont posées. Il est maintenant temps d’évaluer la performance de l’IA au moyen d’une série de tests d’acceptation, soit de confronter la théorie à la pratique. Les tests d’acceptation évaluent si l’IA est prête en l’insérant dans des scénarios réels avec des conditions spécifiques.
Pour y parvenir, il faut lancer les systèmes d’IA de manière silencieuse et par étape :
- Analyse silencieuse initiale de l’IA : Les techniciens de terrain prennent des photos et les transmettent sans fournir de feedback. L’intuition de l’IA est testée et donne un résultat qui est évalué, ce qui permet de mesurer ses performances dans des conditions réelles sans influencer les actions du technicien.
- Feedback : Le feedback est introduit progressivement, en commençant par des alertes qui n’interrompent pas le travail (avertissements non bloquants), ce qui donne aux techniciens le temps de s’adapter au système d’IA.
- Déploiement progressif des contrôles : Différents types de contrôles sont progressivement activés, en commençant par la qualité de la photo et la détection des fraudes. Une validation avancée du contexte est suivie pour une évaluation complète.
Avec ce processus, les modèles d’IA peuvent évoluer efficacement et atteindre naturellement leur niveau d’efficacité.
Production : Surveillance de l’IA dans des conditions réelles
Dans la phase de production, les systèmes d’IA sont surveillés en permanence pour s’assurer que chaque élément de l’analyse est pertinent. Ce processus de contrôle qualité et de gestion des performances en temps réel est effectué dans des conditions réelles par une équipe de spécialistes de l’annotation.
L’ensemble des données sont mises à disposition via des tableaux de bord afin que chacun puisse voir l’évolution des performances.
Indicateurs de performance à observer
Pour évaluer la performance de l’IA, vous devez d’abord vous concentrer sur les résultats attendus en fonction du cas d’utilisation spécifique. Voici quelques exemples :
- Détection de la fraude et qualité de la photo : détecte les problèmes avec précision tout en réduisant au minimum les faux positifs, et fournit des commentaires seulement lorsque le niveau de précision est très élevé. (La mesure qui compte le plus dans ce cas est la haute précision)
- Détection des défauts de sécurité : détecte toutes les menaces potentielles pour la sécurité, même si certains faux positifs se produisent, afin d’éviter les incidents à risque élevé. (Le plus important ici est l’indicateur de rappel.)
- Inventaire des panneaux de brassage : vise à améliorer progressivement la précision de l’identification des composants des panneaux de brassage, à réduire les interruptions de service et à améliorer l’expérience client.
- Contrôle qualité impliquant des humains : Implique une supervision humaine pour les cas complexes, permettant aux techniciens de remplacer l’IA au besoin afin de maintenir des normes de haute qualité.
Vous pouvez ainsi évaluer l’efficacité de vos systèmes d’IA pour vous assurer qu’ils fournissent des résultats fiables qui sont alignés sur vos objectifs opérationnels.
Surmonter le sous-rendement de l’IA
Vous avez déployé vos modèles et maintenant les niveaux de performance sont inférieurs. Que faites-vous maintenant? Lorsque cela se produit, vous pouvez effectuer un certain nombre d’ajustements pour affiner leur précision et leur fiabilité :
- La stratégie du score de confiance : L’ajustement du score de confiance de l’IA permet d’équilibrer l’indicateur de rappel et de précision, en veillant à ce que les prévisions ne soient fournies que lorsque la confiance est élevée, tandis que les cas de moindre confiance sont escaladés pour contrôle par un humain.
- Le déploiement en mode silencieux : lorsque les performances de l’IA sont faibles, le déploiement en mode silencieux (où aucun feedback n’est donné aux techniciens) permet au système de recueillir des données et d’améliorer sa précision sans affecter les flux de travail.
- La simplification des tâches : Diviser les tâches en composants plus petits ou simplifier les processus peut améliorer la précision de l’IA. Par exemple, l’utilisation de plusieurs photos sous différents angles peut aider les systèmes d’IA modernes à capturer des données plus pertinentes, ce qui améliore les performances globales.
En utilisant Deepomatic, vous pouvez mettre en œuvre ces stratégies de façon transparente, ce qui permet à vos modèles d’IA de s’améliorer continuellement et de s’adapter aux conditions du monde réel.
La surveillance continue est la clé pour maximiser les performances de l’IA
L’IA a un potentiel énorme pour améliorer l’efficacité et la précision des opérations sur le terrain. Mais pour maximiser les niveaux de performance de l’IA, il doit faire l’objet d’une surveillance, un ajustement et une collaboration continus.
La phase de pré-production pose les bases d’un déploiement sans heurt de l’IA, en veillant à ce que l’ensemble du système soit testé et aligné sur des objectifs opérationnels spécifiques avant d’être utilisé dans des scénarios réels.
Cela garantit que chaque composant du système dépasse les exigences minimales pour le déploiement. À partir de là, la surveillance continue, les ajustements stratégiques et l’utilisation d’indicateurs précis transforment le système en un outil fiable et performant qui s’adapte aux conditions du monde réel.
Non seulement vous améliorerez les capacités de l’IA, mais vous maximiserez également la performance des employés en aidant les techniciens à exécuter les tâches sur le terrain avec plus de précision et de facilité.
Vous voulez savoir comment Deepomatic peut vous aider à mesurer et améliorer les performances de l’IA ?
