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Modèle de maturité de l'IA générative de niveau 3 : lancement
À ce niveau, les organisations passent des proof-of-concept initiatives au déploiement méthodique de solutions d'IA générative sélectionnées et éprouvées dans des environnements de production. Ce niveau représente un changement essentiel par rapport à l'expérimentation pour se concentrer sur des protocoles de gouvernance robustes, des systèmes de surveillance en temps réel et des infrastructures de support dédiées. Les entreprises se concentrent sur le lancement de quelques applications destinées à la production qui ont un impact commercial clair. Ce niveau met l'accent sur la rigueur opérationnelle : mise en œuvre de cadres de lancement complets, établissement de directives de gouvernance claires et maintien de normes de sécurité strictes. La publication de solutions d'IA générative fiables qui fournissent des résultats quantifiables prépare l'organisation à une adoption plus large.
Cette section comprend les rubriques suivantes:
Objectif et critères
À ce niveau, les organisations déploient systématiquement des solutions d'IA générative dans les environnements de production et mettent en œuvre des mécanismes de gouvernance, de surveillance et de support robustes. Ces mécanismes offrent une valeur constante et une excellence opérationnelle tout en maintenant les normes de sécurité et de conformité. L'accent est mis sur les applications expérimentales d'IA générative sur le déploiement de solutions prêtes pour la production qui offrent une valeur commerciale mesurable grâce à des processus de lancement robustes, à des cadres de gouvernance complets et à un suivi systématique des performances. Ce niveau se concentre sur le déploiement d'un certain nombre de solutions d'IA génératives prêtes pour la production qui servent de bases pour les cadres de lancement et les mécanismes de gouvernance.
Les critères pour être à ce niveau sont les suivants :
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Les solutions d'IA générative prêtes pour la production produisent des résultats commerciaux mesurables.
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L'organisation a mis en place des cadres de base en matière de sécurité, de gouvernance et d'IA responsable.
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Des contrôles opérationnels sont établis et incluent des systèmes automatisés de surveillance et d'alerte.
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L'organisation a défini un human-in-the-loop processus pour les décisions relatives à l'IA.
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Pour les équipes interfonctionnelles chargées de l'IA, les rôles préliminaires et les responsabilités opérationnelles ont été définis.
Principales activités
Le tableau suivant présente les principales activités pour chaque pilier de l'adoption.
| Pilier de l'adoption | Activités |
|---|---|
| Entreprise |
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| Personnes |
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| Gouvernance |
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| Plateforme |
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| Sécurité |
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| Opérations |
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Stratégie de transformation pour passer au niveau supérieur
Pour étendre les initiatives d'IA générative, les entreprises doivent :
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Formaliser le modèle opérationnel de l'IA générative : formaliser la matrice RACI au sein de l'organisation.
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Améliorez la plateforme d'IA générative : évaluez les implémentations d'IA générative existantes afin d'identifier les modèles et les composants réutilisables. Évaluez si la pile technologique est prête à évoluer. Commencez à imaginer et à concevoir une architecture modulaire dotée d'une gestion rapide centralisée, de cadres d'évaluation automatisés et de modèles standardisés pour une mise à l'échelle efficace des solutions d'IA générative.
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Élargissez les cas d'utilisation : intégrez les fonctionnalités d'IA dans plusieurs départements et explorez de nouvelles applications.
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Améliorez l'expérience des développeurs : transformez la plateforme existante en plateforme interne en libre-service. Cette plate-forme est un environnement complet qui fournit des outils, des flux de travail et une gouvernance standardisés pour le développement de l'IA au sein de l'entreprise.
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Partage des connaissances — Établissez des pratiques internes et créez un marché de composants pour partager les actifs d'IA réutilisables entre les équipes. Les pratiques internes sont la stratégie qui consiste à appliquer une approche de développement open source au sein d'une organisation.
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Configurez l'évolutivité opérationnelle : améliorez votre infrastructure de support grâce à une réponse automatisée aux incidents et à une planification des capacités. Cela prépare l'infrastructure à évoluer en vue de l'adoption de l'IA générative à l'échelle de l'entreprise.
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Investissez dans des outils d'analyse avancés : utilisez des outils d'analyse avancés dans le cloud, tels qu'Amazon CloudWatch pour les métriques et Amazon Quick pour la visualisation, afin d'utiliser l'analyse des données à des fins d'amélioration continue.
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Passez en revue le modèle de gouvernance des données : déterminez si votre modèle de gouvernance des données prend actuellement en charge les fonctionnalités de libre-service tout en maintenant des politiques et des contrôles d'accès standardisés. Une approche trop restrictive ou centralisée peut entraver votre capacité à étendre les initiatives relatives aux données au-delà de l'équipe principale, en particulier au sein de diverses unités commerciales.
En prenant ces mesures, les organisations peuvent :
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Développez les initiatives d'IA générative à l'échelle de l'organisation pour un impact à grande échelle.
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Continuez à améliorer la plateforme tout en identifiant les opportunités d'amélioration de la productivité et de la réutilisabilité.
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Améliorez l'expérience des développeurs et réduisez les charges cognitives.
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Favorisez une culture axée sur les données.
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Attirez les meilleurs talents en positionnant l'organisation comme un leader de l'IA générative.
