Qu'est-ce qu'un modèle opérationnel pour l'IA ?
What is an operating model for AI?
It refers to the processes put in place to work with AI, from use case definition, to development to deployment and operation. Ultimately the objective of an operating model for AI is to streamline the value generation process from data to business results. Developing AI applications is a highly iterative process and generally strives in an agile environment.  However, organisations operate in a wide variety of contexts and come in many different shapes and sizes, hence it makes sense that there is no universal operating model for AI that fits everywhere. Regulatory requirements, data and resource availability and many other factors will play a role in determining the right operating model. 

It is important then, to have a platform that is able to scale with the organisation as more use cases and users enter the pipeline, as more models are deployed and as more of the business is enhanced by data and AI. The services that underpin the operating model need to be flexible while at the same time ensuring that security and explainability permeate every step of the process.
Il s'agit des processus mis en place pour travailler avec l'IA, de la définition des cas d'utilisation au déploiement et à l'exploitation, en passant par le développement. En fin de compte, l'objectif d'un modèle opérationnel pour l'IA est de rationaliser le processus de génération de valeur, des données aux résultats commerciaux. Le développement d'applications d'IA est un processus hautement itératif qui s'inscrit généralement dans un environnement agile.  Cependant, les organisations opèrent dans des contextes très variés et sont de formes et de tailles très différentes, il est donc logique qu'il n'y ait pas de modèle opérationnel universel pour l'IA qui s'adapte à toutes les situations. Les exigences réglementaires, la disponibilité des données et des ressources et de nombreux autres facteurs joueront un rôle dans la détermination du bon modèle opérationnel.

Il est donc important de disposer d'une plateforme capable d'évoluer avec l'organisation à mesure que de nouveaux cas d'utilisation et utilisateurs entrent dans le pipeline, que de nouveaux modèles sont déployés et qu'une plus grande partie de l'activité est améliorée par les données et l'IA. Les services qui sous-tendent le modèle opérationnel doivent être flexibles tout en garantissant que la sécurité et l'explicabilité imprègnent chaque étape du processus.
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