Les 3 étapes pour cadrer votre projet d’intelligence de la donnée

Un projet d’intelligence de la donnée est souvent considéré comme un projet risqué. Le résultat obtenu est parfois incertain, la qualité des données à disposition pas toujours au rendez-vous, sans compter la mauvaise définition du besoin.

Aussi, cadrer ces projets est une nécessité, autant pour les entreprises que pour les différents acteurs qui interviennent au cours de leur mise en œuvre. Si vous vous demandez comment réussir votre projet d’intelligence de la donnée, voici les 3 étapes pour cadrer votre projet et le mener à terme.

Étape n° 1 : Bien préparer votre projet d’intelligence de la donnée

Pour réussir tout projet d’intelligence de la donnée, la préparation est une étape cruciale. Pourtant, elle est un des éléments qui permettront de mieux cerner les attentes et les manières d’y répondre.

 

Analysez correctement le besoin

Le besoin nécessitant un projet d’intelligence de la donnée n’est pas à prendre à la légère. Pour être certain d’apporter une solution pertinente à l’entreprise, il est important d’y consacrer un peu de temps. Vous pourrez ainsi prendre en compte les différents paramètres et services impactés par le projet, solliciter les bonnes personnes et utiliser les technologies adaptées.

C’est à cette étape que vous pourrez vous assurer qu’un projet d’intelligence de la donnée est pertinent (ou non). En analysant avec précision le besoin et les attentes, vous serez en mesure d’expliquer clairement ce qu’un projet de ce type peut amener à l’entreprise — et quelles sont ses éventuelles limites.

C’est également en consacrant le temps nécessaire à cette étape que vous pourrez présenter les risques éventuels, la faisabilité, le temps et le budget requis.

 

Entourez-vous d’une équipe

Pour mener à bien un projet d’intelligence artificielle, il est nécessaire de bien s’entourer. Pour cela, différents intervenants doivent faire partie de l’équipe de projet :

  1. Des experts métier : ce sont les spécialistes du secteur concerné, qui vous apporteront toutes leurs connaissances.
  2. Des spécialistes du numérique : ils vous accompagneront sur la création de logiciels et sur la partie digitale du projet.
  3. Des spécialistes de l’Intelligence Artificielle et du Big Data (expert senior, Data Scientist et Data engineer).
  4. Des représentants de la gouvernance pour la gestion et la protection des données, et tout autre aspect impacté par le projet (RSE, ressources humaines, etc.).

 

Intégrez toutes les parties prenantes au projet

La communication avec les équipes opérationnelles, qui seront amenées à interagir avec la solution d’Intelligence Artificielle, ne doit pas être négligée. Si l’intérêt du projet est intégré par l’ensemble des acteurs, il aura d’autant plus de chance d’aboutir et de porter ses fruits.

Pour cela, communiquer régulièrement sur l’avancée du projet est primordial. Les retours des différents acteurs de l’équipe permettront de faire évoluer le projet de manière positive. Vous pouvez également envisager de passer du temps avec les différents experts métier, afin d’appréhender avec plus de réalisme leur quotidien et les enjeux du projet les concernant.

 

Posez un cadre de référence

Le cadre de référence est primordial pour vous assurer, tout au long de la vie du projet d’intelligence de la donnée, que celui-ci fournit des données fiables à l’entreprise.

Vous pouvez notamment y inclure :

  • le cadre général : pour qui le projet est conçu, pour quoi faire, quel budget y est alloué, quelle plus-value business amène-t-il ?
  • les critères pour évaluer le ROI (retour sur investissement) ;
  • l’objectif principal du projet et les objectifs secondaires ;
  • l’impact envisagé et les sphères concernées ;
  • la gestion des données : qui va y accéder, comment, comment vont-elles être utilisées, etc. ;
  • à quoi va ressembler la solution ;
  • son industrialisation.

 

Étape n° 2 : Mise en place du projet

Une fois que la première étape est en place, vous pouvez passer à la concrétisation du projet d’intelligence de la donnée. Là encore, poser un cadre précis est important pour la réussite de votre projet. Cette rigueur vous permettra de vous assurer, tout au long du processus, que votre démarche est fiable. De plus, ne manquez pas d’enregistrer chaque étape réalisée. Cela vous permettra, en cas d’erreur, d’en identifier rapidement et facilement la source.

 

Récupération, nettoyage et analyse des données

Pour commencer, vous allez pouvoir procéder à la récupération et au nettoyage des données. Grâce au Big Data, vous ne devriez pas manquer de matière. Toutefois, il vous faudra nettoyer tous les éléments recensés pour vous assurer de leur qualité et de leur fiabilité. De plus, comme pour tout projet de Data Science, le choix des données utilisées est très important. Plus il y a de données, plus le système peut présenter de failles. Chacune d’entre elles doit avoir une place légitime dans le projet. La simplicité est toujours de mise : cela minimisera le risque d’erreur.

Une fois ce travail effectué, votre équipe peut procéder à l’analyse des données. Là encore, sa pluralité est une force. Chaque intervenant peut amener sa contribution afin d’interpréter avec justesse les éléments à disposition. Cela vous permettra de confirmer — ou infirmer — vos hypothèses de départ, et de modifier le projet en fonction.

Cette étape est très importante pour la réussite d’un projet d’intelligence de la donnée. L’intelligence artificielle va utiliser les données enregistrées pour effectuer ses prédictions. Si celles-ci ne sont pas propres, le projet ne donnera pas les résultats escomptés et sera abandonné.

 

Modélisation du projet

À partir des résultats obtenus, vous allez pouvoir créer un premier modèle. Vous allez pour cela respecter deux phases : l’apprentissage et la prédiction.

L’apprentissage consiste à roder le modèle en lui fournissant des exemples, notamment en utilisant le système de Machine learning. La prédiction, quant à elle, concerne les premiers tests réels que vous allez pouvoir effectuer.

Vous allez maintenant pouvoir le tester pour vous assurer de sa fiabilité. Pour cela, l’idéal reste de lancer une prédiction sur une période qui n’a pas été traitée par l’intelligence artificielle, mais dont vous avez déjà les résultats.

Vous allez ainsi concevoir et développer l’algorithme du projet afin de l’ajuster pour atteindre votre objectif. Il sera soumis aux différentes équipes et testé à différents niveaux. Vous pourrez ainsi apporter les modifications nécessaires. Là encore, la communication avec les différents acteurs du projet est primordiale pour cerner ce qui est améliorable et ce qui est validé.

Cette étape peut demander un certain temps afin que l’analyse mette en évidence les qualités et défauts du système pour l’améliorer.

 

Étape n° 3 : Mise en production du projet d’intelligence de la donnée

Votre système est désormais prêt à être lancé. Mais là encore, il vous faut cadrer cette dernière étape.

 

La période test

Une première période va permettre de vous assurer que votre projet d’intelligence de la donnée est efficace. Les données qu’il fournit doivent être qualitatives et utiles à l’entreprise. Il se doit de lui amener une réelle plus-value.

 

La maintenance

Enfin, comme tout système, il vous faudra en assurer la maintenance et procéder à des ajustements pertinents.

Vous savez désormais comment cadrer votre projet d’intelligence de la donnée pour optimiser sa réussite.

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