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#ScalingAI

Accélerer son passage à l’échelle sur l’IA

L’IA est devenue un enjeu stratégique pour les entreprises: En 2020, 80% des entreprises ont expérimenté le machine learning, contre 55% en 2019*. 

On observe que quelque soit leur niveau d’avancement sur l’IA (premiers tests, premiers projets, accélération, industrialisation) les organisations ont de plus en plus le passage à l’échelle en ligne de mire.

Hors, réussir son passage à l’échelle va très souvent dépendre de la capacité des organisations à choisir la bonne démarche selon le projet IA qu’elles désirent mener.

En effet, on distingue 3 grandes démarches de projet, basées sur l’utilisation de solutions SaaS infusées d’IA, d’accélérateurs d’IA, ou encore d’IA customisée. Chaque démarche va être plus ou moins pertinente, selon la problématique business à adresser et les ressources que l’organisation veut/peut mobiliser. 

Nous vous proposons ici de découvrir ces trois démarches au travers de conseils d’experts et du retour d’expérience d’organisations ayant adopté ces démarches.

*C‑Suite IT Investment Survey, CCS Insight, 2020

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SOLUTIONS SaaS

La 1ère démarche se base sur les solutions SaaS infusées d’IA, dédiées aux projets adressant des problématiques « standardisées », déjà rencontrées par d’autres acteurs sur le marché et pour lesquelles des solutions packagées existent :
Découvrez l’expérience d’Engie Home services et du CHU Lille. 

ACCELERATEURS D’IA

La 2nde démarche consiste en l’utilisation d’accélérateurs d’IA pour des projets plus spécifiques mais ne nécessitant pas de développer un modèle d’IA de A à Z :
Découvrez l’expérience de Solocal et de SNCF Gare & Connexions . 

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IA CUSTOMISEE

La 3ème démarche est une approche beaucoup plus personnalisée pour des organisations désirant construire une solution sur-mesure adressant des problématiques complexes et spécifiques: 
Découvrez l’expérience de Colas et du CHRU de Nancy. 

photo d'un programmeur

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