Que sont les architectes en intelligence artificielle et quels sont leurs rôles ?

Pour résumer :

• La diversité grandissante et le caractère urgent des projets, produits et modèles de déploiement de l'intelligence artificielle (IA) font naître le besoin d'un rôle d'architecte en IA.
• Les architectes en AI conçoivent, élaborent, déploient et rendent opérationnel tout un système de machine learning (ML) et d'IA de bout en bout.
• Les architectes en AI peuvent contribuer à la mise en place d'une architecture d'entreprise éprouvée pour l'IA et collaborer avec les experts en science des données, experts en ingénierie des données, développeurs, ainsi que les équipes chargées de l'exploitation et de la sécurité.

Les projets liés à l'intelligence artificielle (IA) stagnent souvent en raison de mauvais choix architecturaux, d'un manque de préparation et et de leur incapacité à évoluer. Les responsables de l'architecture d'entreprise et de l'innovation technologique peuvent créer un rôle d'architecte de l'IA pour aider à élaborer une architecture robuste pour l'IA à l'échelle de l'entreprise.

Gartner estime que, d'ici à 2023, 50 % des responsables informatiques auront du mal à faire passer leurs projets en intelligence artificielle de la phase de validation du concept à la phase de production. Pour favoriser davantage leurs chances de parvenir à ce stade, les entreprises peuvent embaucher un architecte de l'IA pour les aider à définir la stratégie architecturale, à créer des flux de travail, à identifier les ensembles d'outils et à déployer des opérations d'intelligence artificielle.

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Qui sont les architectes en IA ?

«∘Les architectes en IA sont les garants et les responsables de la stratégie d'architecture de l'IA. Ils assurent le lien entre les experts en science des données, les experts en ingénierie des données, les développeurs, les opérations (DevOps, DataOps, MLOps) et les responsables des entités commerciales afin de régir et de faire évoluer les projets liés à l'IA∘», explique Arun Chandrasekaran, vice-président analyste chez Gartner.

Ils travaillent en étroite collaboration avec les architectes d'entreprise et de solutions, mais contrairement à l'équipe d'architecture d'entreprise, qui est responsable d'un large éventail de fonctions, ils se concentrent sur la mise en place d'une architecture d'entreprise robuste dédiée à l'IA.

Quelles sont les fonctions des architectes en IA ?

L'IA présente une grande diversité de scénarios d'utilisation et de modèles de déploiement, si bien que les architectes en IA doivent posséder un large éventail de compétences :

• - Collaborer avec des experts en sciences des données et d'autres professionnels de l'IA pour multiplier les projets de transformation digitale en identifiant et en mettant à l'essai des applications. - Discuter de la faisabilité des scénarios d'utilisation ainsi que de la conception architecturale avec les équipes commerciales et traduire la vision des chefs d'entreprise en une application technique réaliste. Dans le même temps, ils doivent porter une attention particulière aux projets incohérents et aux applications irréalisables et les mettre en évidence, le cas échéant.
• - Harmoniser la mise en œuvre technique avec les exigences existantes et futures en recueillant les contributions de plusieurs parties prenantes (utilisateurs commerciaux, experts en sciences des données, professionnels de la sécurité, ingénieurs et analystes de données, et ceux des opérations informatiques) et développer des processus et des produits sur la base de ces contributions.
• - Jouer un rôle clé dans la définition de l'architecture de l'IA et la sélection des technologies appropriées à partir de nombreuses offres commerciales et open-source. - Sélectionner des modèles de déploiement dans le cloud, sur site ou hybrides, et s'assurer que les nouveaux outils sont bien intégrés aux outils de gestion et d'analyse des données existants.
• - Contrôler les outils et les pratiques liés à l'IA en ce qui concerne les données, les modèles et l'ingénierie logicielle, en mettant l'accent sur l'amélioration continue. - Assurer la mise en place d’un processus de retour d’informations et le suivi du processus d'évaluation des services d'intelligence artificielle, du recalibrage des modèles et du réentraînement des modèles.
• - Travailler en étroite collaboration avec les responsables de la sécurité et des risques pour prévoir et écarter les risques, tels que la contamination des données de formation, le vol de modèles d'IA et les échantillons indésirables, afin de garantir une mise en œuvre éthique de l'IA et de rétablir la confiance dans les systèmes d'IA. - Se tenir au fait des réglementations futures et les mettre en adéquation avec les meilleures pratiques.

De quelles compétences les architectes en IA ont-ils besoin ?

Les architectes en IA ont besoin d'un ensemble de compétences diverses qu'il peut être difficile d'acquérir dans un délai restreint.

Les compétences techniques comprennent :

• Architecture de l'IA et planification des filières. Comprendre le flux de travail et les architectures des charges de travail de machine learning et de deep learning. Une connaissance approfondie des composantes et des compromis architecturaux impliqués dans la gestion des données, la gouvernance, la construction de modèles, le déploiement et les flux de production de l'IA est indispensable.
• Principes d'ingénierie logicielle et DevOps, y compris la connaissance des flux de travail et des outils DevOps, tels que Git, les conteneurs, Kubernetes et l'intégration continue/le déploiement continu.
• Science des données et analyse avancée,y compris la connaissance des outils d'analyse avancée (tels que SAS, R et Python) ainsi que des mathématiques appliquées, des structures de machine learning et de Deep Learning (tels que TensorFlow) et des techniques de machine learning (telles que les forêts d'arbres décisionnels et les réseaux neuronaux).

Les compétences autres que techniques comprennent :

• Esprit d'initiative. Devenir des acteurs du changement pour aider la société à adopter une approche axée sur l'IA. Adoptez une approche pragmatique des limites et des risques de l'IA et présentez une vision réaliste aux responsables informatiques qui assurent le leadership numérique dans son ensemble.
• Capacité de collaboration. Pour que les plateformes d'IA répondent à la fois aux exigences commerciales et techniques, cherchez à collaborer efficacement avec les experts en sciences des données, les experts en ingénierie des données, les analystes de données, les ingénieurs en machine learning, les autres architectes, les responsables des entités commerciales et les responsables de l'expérience client (personnel technique et non technique), et harmonisez les relations entre eux.