{"id":50250,"date":"2026-02-13T14:35:09","date_gmt":"2026-02-13T13:35:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.okoone.com\/spark\/non-classifiee\/pourquoi-la-plupart-des-projets-dapprentissage-automatique-naboutissent-jamais-a-la-production\/"},"modified":"2026-02-13T14:40:45","modified_gmt":"2026-02-13T13:40:45","slug":"ce-qui-empeche-les-projets-en-machine-learning-de-se-concretiser","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.okoone.com\/fr\/spark\/technologies-et-innovation\/ce-qui-empeche-les-projets-en-machine-learning-de-se-concretiser\/","title":{"rendered":"Ce qui emp\u00eache les projets en machine learning de se concr\u00e9tiser"},"content":{"rendered":"

La majorit\u00e9 des projets d’apprentissage automatique ne parviennent pas \u00e0 atteindre le stade de la production<\/h2>\n

La plupart des projets d’apprentissage automatique n’aboutissent pas<\/strong><\/a>. Vous pouvez obtenir un mod\u00e8le fonctionnel, impressionner quelques personnes en interne par ses performances sur des donn\u00e9es de test, voire m\u00eame construire un beau prototype. Mais lorsqu’il s’agit de transformer ce travail en un produit qui apporte une valeur ajout\u00e9e \u00e0 grande \u00e9chelle, c’est l\u00e0 que les choses se g\u00e2tent. C’est l\u00e0 que les choses se g\u00e2tent. Selon une \u00e9tude de 2023 Rexer Analytics, seul un tiers de ces efforts aboutissent \u00e0 la production. Auparavant, les taux d’\u00e9chec atteignaient 85 %. \u00c0 eux seuls, ces chiffres devraient faire r\u00e9fl\u00e9chir n’importe quel dirigeant. <\/p>\n

Il ne s’agit pas seulement d’un mauvais code. Il s’agit de probl\u00e8mes syst\u00e9miques, d’objectifs peu clairs, d’un mauvais alignement entre les d\u00e9partements, d’une infrastructure manquante et souvent d’un manque de collaboration pr\u00e9coce. Un mod\u00e8le d’apprentissage automatique solide n\u00e9cessite encore des pipelines de donn\u00e9es, une surveillance, une mise \u00e0 l’\u00e9chelle de l’informatique, des contr\u00f4les de risque et une int\u00e9gration orient\u00e9e vers l’utilisateur. Cela fait beaucoup \u00e0 coordonner. Et s’il n’y a pas d’adh\u00e9sion ou de clart\u00e9 d\u00e8s le d\u00e9part, le projet s’enlise. <\/p>\n

Les dirigeants doivent comprendre que cette situation n’est pas rare. L’\u00e9chec n’est pas toujours mauvais. Les bonnes \u00e9quipes apprennent vite, \u00e9liminent rapidement les mauvaises id\u00e9es et avancent plus fort. Mais le vrai probl\u00e8me, c’est lorsque les projets tra\u00eenent pendant des mois ou des ann\u00e9es, en consommant des ressources, sans jamais \u00eatre test\u00e9s sur le terrain. Ce n’est pas de l’exp\u00e9rimentation. C’est du gaspillage. <\/p>\n

Si vous voulez que vos initiatives d’apprentissage automatique portent leurs fruits, concentrez-vous sur l’alignement pr\u00e9coce, l’appropriation interfonctionnelle et une supervision rigoureuse. Fixez des jalons pr\u00e9cis. Veillez \u00e0 ce que le succ\u00e8s soit mesurable. Et ne r\u00e9compensez pas les d\u00e9monstrations internes, r\u00e9compensez les r\u00e9sultats. <\/p>\n

Les efforts d’apprentissage automatique \u00e9chouent souvent en raison de d\u00e9finitions de probl\u00e8mes peu claires ou mal align\u00e9es.<\/h2>\n

Avant de vous pr\u00e9occuper des GPU, des mod\u00e8les ou des algorithmes, posez-vous la question suivante : ai-je le bon probl\u00e8me ? Beaucoup d’\u00e9quipes se lancent dans la construction d’outils parce qu’ils semblent prometteurs. Mais l’apprentissage automatique n’est pas de la magie. Si votre objectif n’est pas clairement d\u00e9fini ou si le probl\u00e8me n’a pas \u00e9t\u00e9 bien pos\u00e9 au d\u00e9part, vous perdrez des mois \u00e0 poursuivre des cibles mouvantes. Il s’agit de l’\u00e9cueil le plus \u00e9l\u00e9mentaire, mais il fait constamment d\u00e9railler les projets. <\/p>\n

Les scientifiques des donn\u00e9es ne lisent pas dans les pens\u00e9es. Ils ont besoin de questions commerciales clairement d\u00e9finies qui peuvent \u00eatre mises en correspondance avec des objectifs math\u00e9matiques. Dans le cas contraire, ils cr\u00e9ent de grands mod\u00e8les qui r\u00e9solvent des probl\u00e8mes non pertinents. Dans l’enqu\u00eate 2023 de Rexer Analytics, seuls 29 % des praticiens ont d\u00e9clar\u00e9 que les objectifs du projet \u00e9taient d\u00e9finis \u00ab\u00a0la plupart du temps\u00a0\u00bb. Plus d’un quart d’entre eux ont d\u00e9clar\u00e9 que c’\u00e9tait rarement le cas. Ces lacunes sont importantes. Les changements de direction tardifs d\u00e9truisent l’\u00e9lan et bloquent la livraison. <\/p>\n

Les \u00e9quipes de direction ont toutes pr\u00e9sent\u00e9 leurs projets comme essentiels, mais ils manquaient de clart\u00e9. L’effort de ML le plus r\u00e9ussi n’\u00e9tait pas le plus tape-\u00e0-l’\u0153il, c’\u00e9tait celui qui s’alignait clairement sur un centre de profit majeur, s’int\u00e9grait \u00e0 un pipeline de produits existants et avait un chemin clair vers une am\u00e9lioration mesurable. Une approche basique, mais efficace. <\/p>\n

Les dirigeants doivent \u00eatre pr\u00eats \u00e0 poser des questions difficiles et \u00e0 y r\u00e9pondre rapidement. Ce probl\u00e8me vaut-il la peine d’\u00eatre r\u00e9solu ? L’apprentissage automatique peut-il r\u00e9ellement aider ? Avons-nous d\u00e9fini des crit\u00e8res d’\u00e9valuation ? Et surtout : que se passera-t-il si tout se passe bien ? Si la r\u00e9ponse est vague ou politique, abandonnez-la avant de gaspiller des cycles. L’IA doit \u00eatre cibl\u00e9e, et non un th\u00e9\u00e2tre exp\u00e9rimental. <\/p>\n

Les pi\u00e8ges li\u00e9s aux donn\u00e9es minent syst\u00e9matiquement les projets d’apprentissage automatique \u00e0 chaque \u00e9tape<\/h2>\n

Si vous voulez tirer quelque chose d’utile de l’apprentissage automatique, vos donn\u00e9es d’entr\u00e9e doivent \u00eatre propres, pertinentes et correctement structur\u00e9es. La plupart des projets qui \u00e9chouent ne le font pas \u00e0 cause de mauvais mod\u00e8les, mais parce que les donn\u00e9es sont erron\u00e9es d\u00e8s le d\u00e9part. Ce n’est pas pour rien que l’on parle de \u00ab\u00a0garbage in, garbage out\u00a0\u00bb. Aucun algorithme ne peut corriger le bruit sous-jacent, les biais ou les incoh\u00e9rences dans les donn\u00e9es. <\/p>\n

M\u00eame les \u00e9quipes exp\u00e9riment\u00e9es ne sont pas \u00e0 l’abri. Une \u00e9tude r\u00e9alis\u00e9e en 2022 par l’universit\u00e9 de Princeton a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 des fuites de donn\u00e9es dans 22 articles de recherche \u00e9valu\u00e9s par des pairs, qui ont ensuite affect\u00e9 plus de 290 \u00e9tudes de suivi dans 17 domaines. Il ne s’agissait pas d’\u00e9quipes subalternes, mais de chercheurs de premier plan. Cela devrait vous indiquer \u00e0 quel point ces probl\u00e8mes sont profonds et cach\u00e9s. <\/p>\n

La pr\u00e9paration des donn\u00e9es de base, le filtrage des valeurs aberrantes, le remplissage des valeurs manquantes, l’\u00e9quilibrage des distributions par classe, sont n\u00e9cessaires, mais loin d’\u00eatre suffisants. Vous travaillez souvent avec des syst\u00e8mes existants, des formats contradictoires, des \u00e9tiquettes mal \u00e9tiquet\u00e9es ou des silos internes o\u00f9 les \u00e9quipes ne savent m\u00eame pas quelles sont les fonctionnalit\u00e9s disponibles. Si vos \u00e9quipes ne prennent pas le temps d’explorer et de comprendre les donn\u00e9es de premi\u00e8re main, vous les mettez sur la voie de l’\u00e9chec. <\/p>\n

L’\u00e9tiquetage est un probl\u00e8me \u00e0 part enti\u00e8re. Les ensembles de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence pour l’\u00e9valuation n’apparaissent pas sans effort. Vous avez besoin de directives d’annotation claires, d’un jugement coh\u00e9rent de la part des \u00e9valuateurs et de v\u00e9rifications constantes du bruit et des d\u00e9saccords. Dans les cas d’utilisation plus r\u00e9cents comme la GenAI, les \u00e9quipes sont encore en train de comprendre \u00e0 quoi ressemble une \u00e9valuation significative. La d\u00e9pendance \u00e0 l’\u00e9gard du jugement humain pour les r\u00e9sultats, sans r\u00e9p\u00e9titivit\u00e9 soutenue, conduit \u00e0 des d\u00e9ploiements fragiles. <\/p>\n

Si vous \u00eates un dirigeant qui mise sur la ML, comprenez ceci : la plupart de vos risques se situent dans la couche de donn\u00e9es, et non dans la couche de mod\u00e8le. Faites de la place pour l’exploration initiale des donn\u00e9es, investissez dans des outils d’\u00e9tiquetage et de suivi, et ne pr\u00e9cipitez pas l’\u00e9valuation. Les projets qui sautent ces \u00e9tapes se heurtent g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 des probl\u00e8mes majeurs lorsqu’il est d\u00e9j\u00e0 trop tard pour rectifier le tir. <\/p>\n

Le passage du d\u00e9veloppement d’un mod\u00e8le de ML \u00e0 un produit d\u00e9ployable pose des d\u00e9fis techniques importants.<\/h2>\n

Disposer d’un mod\u00e8le fonctionnel est loin d’\u00eatre la ligne d’arriv\u00e9e. La v\u00e9ritable complexit\u00e9 commence lorsque vous essayez de faire fonctionner ce mod\u00e8le de mani\u00e8re efficace et fiable dans le monde r\u00e9el. C’est \u00e0 cette \u00e9tape, qui consiste \u00e0 passer du concept au produit, que de nombreuses \u00e9quipes se heurtent \u00e0 un mur. Une grande partie de l’effort se situe en dehors du mod\u00e8le lui-m\u00eame. Vous avez besoin d’un \u00e9cosyst\u00e8me complet : pipelines de donn\u00e9es, infrastructure de service, surveillance des mesures, journalisation, mise en cache, programmation, gestion du basculement, contr\u00f4le de la confidentialit\u00e9, et bien plus encore. <\/p>\n

Google l’a clairement indiqu\u00e9 dans l’un de ses diagrammes du syst\u00e8me de ML, la majeure partie du code de production d’un produit de ML n’est pas du tout li\u00e9e au mod\u00e8le. C’est tout ce qui l’entoure qui le maintient stable, performant et \u00e9volutif. Et ces syst\u00e8mes ont leur propre cycle de vie, leur propre complexit\u00e9 et leurs propres co\u00fbts de maintenance. <\/p>\n

Supposons que votre \u00e9quipe souhaite utiliser g\u00e9n\u00e9ration augment\u00e9e par r\u00e9cup\u00e9ration (RAG)<\/a><\/strong> pour int\u00e9grer des donn\u00e9es d’entreprise en temps r\u00e9el dans un grand mod\u00e8le linguistique pour l’automatisation de l’assistance. Sur le papier, c’est basique : appelez une API, ajoutez une base de donn\u00e9es vectorielle, ex\u00e9cutez une orchestration. Mais d\u00e8s que vous d\u00e9passez le stade de la d\u00e9monstration, c’est une autre histoire. Vous devez \u00e9valuer la qualit\u00e9 des r\u00e9ponses, vous pr\u00e9munir contre les hallucinations, surveiller la latence, garantir l’\u00e9quit\u00e9 et la confidentialit\u00e9, et obtenir l’adh\u00e9sion de plusieurs services. Et si vous n\u00e9gligez un seul de ces facteurs, vous ne disposez pas d’un syst\u00e8me de production, mais d’un risque qui ne demande qu’\u00e0 faire surface. <\/p>\n

Servir la ML \u00e0 grande \u00e9chelle signifie que le travail est interfonctionnel par d\u00e9faut. Les \u00e9quipes gagnantes ne jettent pas les mod\u00e8les par-dessus le mur \u00e0 l’ing\u00e9nierie en s’attendant \u00e0 ce que les choses fonctionnent. Elles s’alignent tr\u00e8s t\u00f4t sur les crit\u00e8res de qualit\u00e9, les mesures commerciales, les attentes des utilisateurs et les exigences en mati\u00e8re d’infrastructure. Si ces conversations n’ont pas lieu d\u00e8s le d\u00e9part, vous serez confront\u00e9 plus tard \u00e0 des goulets d’\u00e9tranglement dont la r\u00e9solution sera bien plus co\u00fbteuse et consommatrice de ressources. <\/p>\n

C’est pourquoi les organisations intelligentes investissent dans de solides pipelines MLOps, non seulement pour des projets ponctuels, mais aussi pour assurer la r\u00e9p\u00e9tabilit\u00e9 et la fiabilit\u00e9 des efforts d\u00e9ploy\u00e9s. Vous ne voulez pas des flux de travail de h\u00e9ros. Vous voulez des syst\u00e8mes qui fonctionnent encore et encore, avec un minimum de friction. <\/p>\n

Les performances des mod\u00e8les hors ligne ne se traduisent pas toujours par un succ\u00e8s en ligne<\/h2>\n

Les environnements hors ligne et contr\u00f4l\u00e9s ont tendance \u00e0 donner aux \u00e9quipes d’apprentissage automatique un faux sentiment de confiance. L’entra\u00eenement sur des donn\u00e9es historiques \u00e0 l’aide de m\u00e9triques propres est tr\u00e8s bien per\u00e7u lors de l’\u00e9valuation interne. Les \u00e9quipes se f\u00e9licitent de mesures telles que l’exactitude, la pr\u00e9cision ou les scores F1. Mais dans le monde r\u00e9el, ces chiffres ne sont pas toujours synonymes de succ\u00e8s. <\/p>\n

Les d\u00e9ploiements en ligne introduisent des variables uniques : des donn\u00e9es en direct et bruyantes, des exigences de latence en temps r\u00e9el, des r\u00e8gles commerciales et les attentes des utilisateurs. Un mod\u00e8le qui donne de bons r\u00e9sultats lors des tests hors ligne peut facilement se comporter de mani\u00e8re impr\u00e9visible en production. Les incoh\u00e9rences peuvent provenir de la fa\u00e7on dont les donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 \u00e9chantillonn\u00e9es, de la fa\u00e7on dont les caract\u00e9ristiques \u00e9voluent dans le temps ou de la fa\u00e7on dont le mod\u00e8le interagit avec d’autres composants dans un syst\u00e8me de recommandation ou de notation. <\/p>\n

Les dirigeants doivent insister sur la validation en ligne d\u00e8s le d\u00e9but. Ne vous contentez pas de mesures hors ligne \u00e9lev\u00e9es, insistez sur des tests A\/B au niveau de l’entreprise dans un environnement d’utilisateurs r\u00e9els. Si vos indicateurs cl\u00e9s de performance sont li\u00e9s \u00e0 la fid\u00e9lisation, \u00e0 l’engagement, \u00e0 la conversion ou au chiffre d’affaires, assurez-vous que vos mod\u00e8les sont \u00e9valu\u00e9s en production \u00e0 l’aide de ces mesures. Sinon, vous risquez de prendre des d\u00e9cisions techniquement impressionnantes qui nuisent \u00e0 la croissance r\u00e9elle du produit. <\/p>\n

Poussez au d\u00e9ploiement d\u00e8s le d\u00e9but du cycle de vie, puis r\u00e9p\u00e9tez. C’est l\u00e0 que se produit le v\u00e9ritable retour d’information et que la ML passe de la performance th\u00e9orique \u00e0 une valeur commerciale exploitable. <\/p>\n

Les obstacles non techniques sont les principaux facteurs d’\u00e9chec des projets de ML<\/h2>\n

La technologie n’est pas le principal obstacle \u00e0 l’IA. Les v\u00e9ritables obstacles sont d’ordre organisationnel. Dans l’enqu\u00eate 2023 de Rexer Analytics, les deux raisons les plus fr\u00e9quemment cit\u00e9es pour expliquer les \u00e9checs \u00e9taient le manque de soutien des parties prenantes et une planification insuffisante, toutes deux non techniques. Pensez-y : apr\u00e8s avoir embauch\u00e9 d’excellents ing\u00e9nieurs et data scientists, construit des mod\u00e8les puissants et mis en place l’infrastructure, ce sont les probl\u00e8mes de processus et d’alignement qui tuent l’\u00e9lan. <\/p>\n

Une mise en \u0153uvre r\u00e9ussie de l’apprentissage automatique n\u00e9cessite une coop\u00e9ration active entre les \u00e9quipes, le produit, le service juridique, l’ing\u00e9nierie et l’entreprise. Les projets achoppent lorsque les d\u00e9cideurs h\u00e9sitent, comprennent mal les risques ou n’attribuent pas les responsabilit\u00e9s. Certains h\u00e9sitent parce qu’ils attendent des r\u00e9ponses parfaites de la part de syst\u00e8mes impr\u00e9cis. D’autres se sentent mal \u00e0 l’aise lorsqu’il s’agit d’approuver des changements dans les activit\u00e9s de l’entreprise en fonction des r\u00e9sultats du mod\u00e8le. Cela ralentit l’ex\u00e9cution et \u00e9rode la motivation de l’\u00e9quipe. <\/p>\n

Une partie de la solution r\u00e9side dans la formation. Les cadres qui ne sont pas issus du monde de l’IA ont besoin d’aide pour prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es. Ils doivent comprendre clairement trois choses : comment l’intelligence artificielle apprend (\u00e0 partir de mod\u00e8les probabilistes dans les donn\u00e9es), quelles sont ses limites (cas limites, biais, boucles de r\u00e9troaction) et ce qui est n\u00e9cessaire pour la d\u00e9ployer de mani\u00e8re fiable (accord interfonctionnel, examen juridique, validation par l’utilisateur). <\/p>\n

La planification est \u00e9galement une question de structure. Votre organisation a besoin d’un plan clair avant le d\u00e9ploiement. D\u00e9finissez le MVP. Choisissez un seul objectif d’optimisation. Construisez une version de bout en bout d\u00e8s le d\u00e9but, n’attendez pas de \u00ab\u00a0perfectionner\u00a0\u00bb quelque chose en interne. Ensuite, testez et reconstruisez en vous basant sur ce que font les utilisateurs r\u00e9els, et non sur ce que disent les indicateurs th\u00e9oriques. <\/p>\n

Certaines entreprises ont int\u00e9r\u00eat \u00e0 s\u00e9parer le travail d’exploration de l’ex\u00e9cution li\u00e9e au produit. Un incubateur d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la ML peut prendre des risques plus importants et innover librement, tandis que les \u00e9quipes produits renforcent les solutions fiables et \u00e9volutives. Il s’agit d’une approche \u00e0 deux vitesses qui maintient la livraison sans bloquer la cr\u00e9ativit\u00e9. <\/p>\n

Si vous occupez un poste de direction, reconnaissez que le succ\u00e8s de l’apprentissage automatique d\u00e9pend davantage de la clart\u00e9, de la communication et de l’engagement que du code.<\/p>\n

Les initiatives de ML r\u00e9ussies n\u00e9cessitent une collaboration interfonctionnelle et des pratiques de gestion agiles<\/h2>\n

L’apprentissage automatique ne r\u00e9ussit pas en silos. Si votre \u00e9quipe charg\u00e9e des donn\u00e9es travaille seule, que vos ing\u00e9nieurs devinent comment les choses devraient fonctionner et que vos responsables commerciaux ne sont pas au clair sur les objectifs, votre projet est d\u00e9j\u00e0 compromis. Les initiatives de ML les plus efficaces sont interfonctionnelles d\u00e8s le premier jour. Tout le monde est align\u00e9 d\u00e8s le d\u00e9part : produit, donn\u00e9es, infrastructure, conformit\u00e9 et op\u00e9rations commerciales. <\/p>\n

Trop souvent, les entreprises traitent la ML comme un processus de transfert : elles construisent le mod\u00e8le, puis le transmettent \u00e0 l’ing\u00e9nierie. Cela ralentit les choses et conduit \u00e0 des syst\u00e8mes incompatibles ou \u00e0 des conceptions qui ne correspondent pas au contexte de l’entreprise. Les \u00e9quipes les plus performantes agissent de mani\u00e8re synchronis\u00e9e. Elles d\u00e9finissent leurs objectifs ensemble, testent les hypoth\u00e8ses d\u00e8s le d\u00e9but et construisent d’abord une version simple du syst\u00e8me complet. Cela permet d’acc\u00e9l\u00e9rer le retour d’information et de clarifier les points \u00e0 am\u00e9liorer, que ce soit sur le plan technique ou organisationnel. <\/p>\n

Commencer par un MVP clair permet de se concentrer. Vous n’avez pas besoin d’une infrastructure massive ou des mod\u00e8les les plus avanc\u00e9s dans la premi\u00e8re version. Vous avez besoin de quelque chose de fiable qui fonctionne de bout en bout et qui capture des donn\u00e9es utiles. Plus vous testez t\u00f4t en conditions r\u00e9elles, plus votre \u00e9quipe apprend rapidement ce qui compte r\u00e9ellement pour vos clients et ce qui ne compte pas. <\/p>\n

Ensuite, r\u00e9p\u00e9tez. D\u00e9veloppez l’ensemble de donn\u00e9es, affinez vos mesures, mettez \u00e0 jour vos mod\u00e8les, mais toujours sur la base d’un retour d’information en direct. C’est ainsi que la ML devient une capacit\u00e9 \u00e9volutive et non une simple s\u00e9rie d’exp\u00e9riences d\u00e9connect\u00e9es les unes des autres. <\/p>\n

Du point de vue de la gestion, cela signifie que les efforts de ML ne doivent plus \u00eatre isol\u00e9s. Ils devraient \u00eatre ancr\u00e9s dans des feuilles de route de produits plus larges, b\u00e9n\u00e9ficier de ressources comme des plates-formes partag\u00e9es et \u00eatre \u00e9valu\u00e9s en fonction de la valeur \u00e0 long terme, et pas seulement de la nouveaut\u00e9 exp\u00e9rimentale. Cela signifie \u00e9galement qu’il faut pr\u00e9voir du temps et des ressources pour les tests, les plans de retour en arri\u00e8re et les am\u00e9liorations progressives. <\/p>\n

Les organisations qui y parviennent ne sont pas n\u00e9cessairement celles qui effectuent les recherches les plus tape-\u00e0-l’\u0153il. Ce sont celles qui d\u00e9ploient en permanence des solutions li\u00e9es aux performances r\u00e9elles de l’entreprise. Et elles le font par conception, et non par accident. <\/p>\n

R\u00e9flexions finales<\/h2>\n

Pour mettre en production l’apprentissage automatique, il ne s’agit pas d’embaucher davantage de scientifiques des donn\u00e9es ou de rechercher la derni\u00e8re architecture. Il s’agit de mettre en place le bon syst\u00e8me, interfonctionnel, fond\u00e9 sur la valeur m\u00e9tier et capable de g\u00e9rer la complexit\u00e9 sans s’enliser. <\/p>\n

En tant que dirigeant, votre r\u00f4le n’est pas de micro-g\u00e9rer la technologie. Il consiste \u00e0 cr\u00e9er l’environnement ad\u00e9quat. Cela signifie qu’il faut d\u00e9finir des objectifs clairs d\u00e8s le d\u00e9part, donner \u00e0 vos \u00e9quipes des priorit\u00e9s align\u00e9es, encourager une ex\u00e9cution pr\u00e9coce de bout en bout et veiller \u00e0 ce que les bonnes personnes se parlent d\u00e8s le d\u00e9but, et non pas apr\u00e8s un \u00e9chec. <\/p>\n

N’attendez pas la perfection. Ces projets sont par nature incertains. Ce qui compte, c’est la rapidit\u00e9 avec laquelle votre organisation navigue dans cette incertitude, apprend et va de l’avant avec discipline. Si vous y parvenez de mani\u00e8re coh\u00e9rente, l’apprentissage automatique ne se contente pas de fonctionner, il s’enrichit. <\/p>\n

Investissez dans l’ex\u00e9cution. Prot\u00e9gez la flexibilit\u00e9. R\u00e9compensez les r\u00e9sultats r\u00e9els, et non les victoires th\u00e9oriques. C’est ainsi que vous transformerez l’apprentissage automatique du potentiel en performance. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La plupart des projets d’apprentissage automatique \u00e9chouent, non pas \u00e0 cause des mod\u00e8les, mais en raison d’objectifs peu clairs, de mauvaises donn\u00e9es, d’une mauvaise ex\u00e9cution et d’un mauvais alignement. Pour y rem\u00e9dier, il ne faut pas plus de code. Il s’agit d’une planification interfonctionnelle, de tests pr\u00e9coces, de clart\u00e9 pour les parties prenantes et de construction pour des r\u00e9sultats concrets. <\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":50235,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_yoast_wpseo_metadesc":"Pourquoi la plupart des projets d'apprentissage automatique \u00e9chouent et ce que les dirigeants doivent changer, de la strat\u00e9gie et des donn\u00e9es \u00e0 la production et \u00e0 l'alignement des parties prenantes.","footnotes":""},"categories":[181],"tags":[182],"class_list":["post-50250","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technologies-et-innovation","tag-intelligence-artificielle"],"acf":{"automation_content_extra":"","automation_fr_post_title":"Ce qui emp\u00eache les projets en machine learning de se concr\u00e9tiser"},"yoast_head":"\nCe 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