Quels sont les éléments importants à prendre en compte lors de la constitution d'une équipe chargée de mettre en œuvre le modèle opérationnel de l'IA ?
What are important elements to consider when putting together a team to execute your operating model for AI?
When building the right team to execute on your operating model for AI it is key to take into account the following elements:

1) How mature is my data foundation: Whether your data is still in silos, stuck in proprietary formats or difficult to access in a unified way will have big implications on the amount of data engineering work and data platform expertise that is required.

2) Infrastructure and platform administration: Whether you need to maintain or leverage as a service offerings can have a huge impact on your overall team composition. Moreover, if your Data and AI platform is made up of multiple services and components the administrative burden of governing and securing data and users and keeping all parts working together can be overwhelming especially at enterprise scale.

3) MLOps: To make the most of AI you need to be able to use it to impact your business. Hiring a full data science team without having the right ML engineering expertise or the right tools to package, test, deploy and monitor is extremely wasteful. There are several steps that go into running effective end-to-end AI applications and your operating model should reflect that in the roles that are involved and in the way model lifecycle management is executed from use case identification, to development to deployment, and perhaps most importantly utilisation.  

These three dimensions should inform your focus and the roles that should be part of your development team. Over time, the prevalence of certain roles might shift as your organisation matures along these dimensions and on the platform decisions that you make.
Lors de la constitution de l'équipe adéquate pour mettre en œuvre le modèle opérationnel de l'IA, il est essentiel de prendre en compte les éléments suivants :

1) Quel est le degré de maturité de ma base de données ? Le fait que les données soient encore en silos, coincées dans des formats propriétaires ou difficiles à accéder de manière unifiée aura de grandes implications sur la quantité de travail d'ingénierie des données et d'expertise en matière de plateforme de données qui est nécessaire.

2) L'administration de l'infrastructure et de la plateforme : La nécessité de maintenir ou d'exploiter des offres en tant que service peut avoir un impact énorme sur la composition globale de l'équipe. En outre, si la plateforme de données et d'IA est constituée de plusieurs services et composants, la charge administrative liée à la gouvernance et à la sécurisation des données et des utilisateurs, ainsi qu'au maintien du bon fonctionnement de toutes les parties, peut être écrasante, en particulier à l'échelle de l'entreprise.

3) MLOps : Pour tirer le meilleur parti de l'IA, il faut être en mesure de l'utiliser pour influer sur l'activité de l'entreprise. Embaucher une équipe complète de science des données sans disposer de l'expertise en ingénierie ML ou des bons outils pour emballer, tester, déployer et surveiller est extrêmement coûteux. L'exécution d'applications d'IA efficaces de bout en bout comporte plusieurs étapes et le modèle opérationnel doit refléter cela dans les rôles impliqués et dans la manière dont la gestion du cycle de vie du modèle est exécutée, de l'identification des cas d'utilisation au développement, au déploiement et, peut-être plus important encore, à l'utilisation.  

Ces trois dimensions doivent guider l'orientation et les rôles qui doivent faire partie de l'équipe de développement. Au fil du temps, la prévalence de certains rôles peut évoluer en fonction de la maturité de l'organisation par rapport à ces dimensions et des décisions prises en matière de plateforme.
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