L’IA est en pleine expansion. En plus de proposer leurs produits IA aux utilisateurs finaux, de nombreuses entreprises offrent des méthodes pratiques pour que d’autres entreprises utilisent leurs composants IA dans divers produits.
Si vous utilisez déjà des outils d’IA que vous appréciez au quotidien, consultez leurs sites web. Vous trouverez probablement des sections dédiées aux intégrations.
Par exemple, dans la section d’intégration d’OpenAI, on trouve de nombreux exemples d’entreprises ayant intégré leur modèle API GPT, leur permettant d’utiliser l’IA la plus avancée immédiatement. Un cas notable est celui de JetBrains. Les produits de JetBrains, spécialisés dans les outils de développement de logiciels, sont utilisés par plus de 15 millions de développeurs dans le monde.
JetBrains excelle dans le domaine des environnements de développement intégré (EDI), un domaine qu’elle explore et améliore depuis 23 ans. Mais cette entreprise n’est pas spécialisée dans l’IA et ne possédait ni modèle d’IA ni spécialistes dédiés. Cependant, elle a vu le potentiel que l’IA pouvait apporter à ses produits.
Comment une entreprise, même avec des ressources importantes comme JetBrains, peut-elle s’adapter rapidement à la révolution de l’IA ? La réponse est simple : elle s’associe à OpenAI pour obtenir le modèle le plus avancé, sans dépenser des milliards de dollars ni des années pour réinventer la roue.
Si vous cherchez un moyen d’intégrer l’IA de façon fluide dans votre projet, sachez que la disponibilité de solutions prêtes à l’emploi rend cette intégration plus accessible que jamais.
Les solutions prêtes à l’emploi incluent des chatbots GPT, des solutions de traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance d’images, de texte ou de voix, des assistants personnels, des solutions de génération, des copilotes pour la vente ou la sécurité, la traduction, l’automatisation des tâches, la généralisation, et bien plus encore. Pour intégrer la fonctionnalité IA souhaitée dans votre application, il vous suffit de collaborer avec les bons prestataires de services IA.
Ces composants préconstruits offrent non seulement les fonctionnalités requises, mais ils simplifient également considérablement le processus de développement, réduisent les coûts et accélèrent le temps de mise sur le marché. Les équipes peuvent désormais se concentrer davantage sur la personnalisation et l’innovation.
Voyons maintenant les étapes principales pour intégrer l’IA.
Étapes pour intégrer l’IA dans une application
Étape 1 : Analyser la liste des fonctionnalités de votre application
Personnes impliquées : Propriétaire du produit, Chefs de projet, Consultants en IA
Si vous pensez que l’IA est réservée aux solutions innovantes, il est temps de changer de perspective. Trouvez-vous au moins une fonctionnalité existante dans votre application à améliorer ? La réponse est sûrement oui. Analyser des fonctionnalités spécifiques et prioriser vos besoins vous permet de déterminer comment l’IA pourrait être utilisée dans votre application. Par exemple, votre produit pourrait nécessiter un outil supplémentaire pour répondre aux questions des clients, analyser des données visuelles pour détecter des objets, ou localiser du contenu pour des utilisateurs internationaux. Ces cas d’usage sont parfaits pour une intégration IA, car le marché est déjà rempli de solutions prêtes à l’emploi.
Étape 2 : Définir le cas d’utilisation de l’intégration de l’IA
Personnes impliquées : Chefs de projet, Spécialistes en IA, Ingénieurs DevOps
Les fonctionnalités d’IA évoluent continuellement avec chaque nouveau cas d’utilisation et peuvent être facilement adaptées aux besoins spécifiques de votre projet. Selon la nature du problème et les résultats souhaités, l’équipe peut commencer à rechercher des solutions d’IA prêtes à l’emploi à ce stade. Il est courant de faire appel à des fournisseurs d’IA comme OpenAI pour explorer des solutions disponibles. En fonction des besoins identifiés, l’équipe pourrait utiliser l’intégration de l’API ChatGPT pour introduire un chatbot, Google Cloud Vision pour détecter des objets dans les images, ou Amazon Translate pour des traductions de haute qualité en temps réel.
Une recherche approfondie des alternatives disponibles sur le marché permet de finaliser les exigences techniques et de valider l’efficacité de la solution choisie. Une tâche importante est de vérifier les frais des fournisseurs pour les services proposés et d’estimer le budget nécessaire pour utiliser les outils sélectionnés.
Étape 3 : Assurer la disponibilité des données requises
Personnes impliquées : Ingénieurs en données, Spécialistes en IA, Experts du domaine
Avant d’investir dans une nouvelle infrastructure de données, il est crucial de maximiser la valeur de vos données existantes. À moins que vous ne soyez nouveau sur le marché, vous possédez probablement déjà un ensemble de données précieuses recueillies au fil des années. Ces ensembles de données, s’ils sont bien préparés, sont prêts pour une consommation par l’IA et permettent de soutenir de meilleures fonctionnalités. Par exemple, pour entraîner un chatbot IA, l’équipe doit collecter des données à partir de différentes sources, les nettoyer et les organiser pour un usage futur. La bonne nouvelle est que la plupart des tâches peuvent être guidées par les fournisseurs d’IA pour simplifier cette étape d’intégration.
Étape 4 : Commencer l’intégration IA et le développement
Personnes impliquées : Développeurs, Spécialistes en IA, Ingénieurs DevOps, Concepteurs UI/UX, Ingénieurs QA
Cette étape est le cœur de l’intégration technique, où l’on commence à ajuster la fonctionnalité IA choisie dans votre application. Toute solution prête à l’emploi est accompagnée d’une documentation détaillée pour aider les équipes à mener à bien les tâches requises. Les développeurs doivent préparer la fonctionnalité côté serveur et ajouter des éléments de conception pour incorporer l’IA.
Étape 5 : Effectuer des tests utilisateurs et recueillir les retours
Personnes impliquées : Chefs de produit, Concepteurs UX/UI, Développeurs, Ingénieurs QA
Il est important de mener des tests d’utilisabilité le plus tôt possible pour observer le comportement des utilisateurs et apporter des améliorations en fonction des premiers retours. Les tests bêta, par exemple, permettent de détecter des bugs, d’évaluer les performances, et de recueillir des avis directs d’utilisateurs.
Étape 6 : Déployer l’intégration IA et surveiller en continu
Personnes impliquées : Ingénieurs DevOps, Développeurs, Spécialistes en IA
Une fois la fonctionnalité IA prête, elle peut être lancée dans le monde réel. Cependant, le travail ne s’arrête pas là, car il est essentiel de surveiller son fonctionnement. En surveillant de près les performances de la nouvelle fonctionnalité, vous pouvez garantir son adaptation fluide aux données en temps réel, détecter rapidement les problèmes et ajuster le système pour maintenir une efficacité optimale.
Combien coûte l’intégration de l’IA dans une application ?
Le coût d’intégration de l’IA comprend les paiements externes aux fournisseurs de services IA et les frais de recherche et développement. Par exemple, OpenAI facture en fonction des jetons utilisés. Le coût de développement dépend de la complexité de la fonctionnalité IA à intégrer. Une intégration simple peut coûter environ 4 000 EUR, tandis que des solutions plus complexes peuvent atteindre 80 000 EUR ou plus.
Défis de l’intégration de l’IA
Intégrer des solutions IA prêtes à l’emploi est souvent moins complexe que de développer une IA sur mesure. Cependant, plusieurs défis peuvent survenir, notamment la gestion des données, la sécurité, la compatibilité avec les systèmes existants, les ressources et les coûts, ainsi que la dépendance vis-à-vis de services tiers.
Raisons d’intégrer l’IA dans votre application
- Productivité accrue : L’IA permet d’automatiser les tâches et d’optimiser les workflows.
- Amélioration de la prise de décision : L’IA permet de traiter de grandes quantités de données et de fournir des analyses en temps réel.
- Expérience utilisateur optimisée : En personnalisant l’interaction, l’IA aide à fidéliser les utilisateurs.
- Réduction des coûts : L’IA optimise l’utilisation des ressources et réduit les erreurs.
- Compétitivité sur le marché : L’IA vous aide à vous démarquer de la concurrence.
Conclusion
L’intégration de l’IA transforme la manière dont les entreprises opèrent pour rester compétitives. Que vous soyez une entreprise établie ou une start-up, il est temps de définir vos cas d’utilisation de l’IA pour offrir des produits et services plus avancés et rester pertinent dans un marché en constante évolution.
