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Niveaux du modèle de maturité de l'IA générative - AWS Directives prescriptives

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Niveaux du modèle de maturité de l'IA générative

Le modèle de maturité de l'IA générative est structuré en quatre niveaux principaux. Chaque niveau représente les progrès d'une organisation vers l'utilisation des capacités d'IA générative. Ce modèle peut aider les organisations à comprendre leur situation actuelle et à les guider vers les prochaines étapes de leur parcours vers l'IA générative. Le schéma suivant montre les quatre niveaux du modèle de maturité de l'IA générative et les principales activités pour chaque niveau.

Les quatre niveaux du modèle de maturité de l'IA générative : vision, expérimentation, lancement et mise à l'échelle.

Les quatre niveaux du modèle de maturité de l'IA générative sont les suivants :

Les labels pour chaque niveau de maturité reflètent l'impact de l'adoption de l'IA générative au sein de l'organisation. Au fur et à mesure que vous identifiez la position de votre organisation à un niveau donné, vous pouvez mieux comprendre les opportunités du prochain niveau de maturité. Les niveaux inférieurs incluent généralement des cas d'utilisation plus tactiques de l'IA générative, tandis que les niveaux supérieurs ont tendance à être de nature plus stratégique et transformatrice.

De nombreuses entreprises constateront que les caractéristiques de plusieurs niveaux de maturité s'appliquent à l'ensemble de leurs équipes et de leurs cas d'utilisation. En effet, aucun niveau n'est intrinsèquement supérieur ou inférieur. Le niveau de maturité approprié dépend des objectifs et de l'état de préparation de l'organisation.

Note

Ce modèle de maturité de l'IA générative ne vise pas à classer une organisation ou ses capacités d'IA générative dans la catégorie des entreprises uniquement débutantes ou transformatrices. Au contraire, chaque aspect de l'adoption de l'IA générative doit être considéré indépendamment. Les caractéristiques de chaque niveau de maturité représentent un continuum au sein de cet aspect spécifique, mais ne sont pas nécessairement corrélées au même niveau pour les autres aspects.

Le tableau suivant donne un aperçu des quatre niveaux.

Catégorie Niveau 1 : Envision Niveau 2 : Expérience Niveau 3 : Lancement Niveau 4 : Mise à l'échelle
Description Organisations explorent les concepts de l'IA générative, sensibilisent et identifient les cas d'utilisation potentiels. Organisations valident le potentiel de l'IA générative par le biais de projets pilotes structurés et de preuves de concept, tout en développant les capacités techniques de base et les cadres de base pour la mise en œuvre. Organisations déploient systématiquement des solutions d'IA générative prêtes pour la production dotées de mécanismes de gouvernance, de surveillance et de support robustes afin de fournir une valeur constante et une excellence opérationnelle tout en respectant les normes de sécurité et de conformité. Organisations mettent en place des capacités d'IA générative à l'échelle de l'entreprise grâce à des composants réutilisables, à des modèles standardisés et à des plateformes en libre-service afin d'accélérer l'adoption tout en maintenant une gouvernance automatisée et en favorisant l'innovation.
Concentrez-vous Faire connaître et comprendre les technologies d'IA générative, explorer les applications potentielles et identifier les domaines dans lesquels l'IA peut apporter une valeur ajoutée à l'entreprise Valider les valeurs de l'entreprise par le biais de programmes pilotes structurés et renforcer les compétences de base Déployez des 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 des performances Créez des composants et des modèles réutilisables qui accélèrent l'adoption de l'IA générative au sein de l'entreprise
Critères

  • Acquérir une compréhension de base des concepts de l'IA générative

  • Pas de projets formels ni d'allocation de ressources

  • Prenez conscience des tendances du secteur et des opportunités de valeur

  • Exécuter des projets pilotes et des validations de concepts

  • Formez de petites équipes pour explorer les capacités de l'IA générative

  • Établir des cadres de base et de gouvernance

  • Lancer quelques applications d'IA générative en production

  • Mettre en œuvre des politiques en matière de risque, de gouvernance et d'IA responsable pour les applications d'IA générative

  • Mettre en place des équipes opérationnelles et de soutien

  • Adopter largement l'IA générative dans les différents départements de l'organisation

  • Lancer de nombreuses applications d'IA générative en production

  • Prioriser les investissements dans l'infrastructure et les outils d'IA générative

  • Formaliser le modèle opérationnel et la matrice responsable, responsable, consultée, informée (RACI)
Principales activités

  • Participez à des formations, à des ateliers et à des conférences de sensibilisation à l'IA

  • Communiquez avec des experts et des consultants en matière d'IA

  • Explorez les cas d'utilisation potentiels et les avantages commerciaux

  • Évaluer l'état de préparation culturelle

  • Évaluer la gouvernance de l'IA générative

  • Acquérir des connaissances

  • Définir et affiner les cas d'utilisation métier pour les projets pilotes

  • Développez des preuves de concepts

  • Évaluer et sélectionner les modèles et outils d'IA générative appropriés

  • Mesurer la concrétisation des avantages commerciaux

  • Renforcer les capacités internes et l'expertise technique

  • Initialisation d'un modèle d'exploitation

  • Création d'une gouvernance de l'architecture des solutions

  • Créez une stratégie de mise en œuvre prête pour la production

  • Mettre en place des mécanismes de surveillance et de suivi des performances

  • Mettre en œuvre la gestion des risques et de la gouvernance

  • Intégrer un framework de bibliothèque d'infrastructure informatique (ITIL)

  • Configuration de l'exploitation et de la structure de support

  • Formaliser le modèle de fonctionnement de l'IA générative et la matrice RACI

  • Créez des fonctionnalités et des composants d'IA générative réutilisables

  • Standardisez les modèles de cas d'utilisation de l'IA générative

  • Mettre en place un cadre de développement collaboratif à l'échelle de l'organisation

  • Faites évoluer les capacités de l'IA vers une plateforme de développement interne (IDP) ou un logiciel en tant que service (SaaS)

  • Partager et démocratiser les connaissances

Pour mieux expliquer et comprendre le modèle de maturité, il est important de comprendre comment les entreprises progressent généralement dans leur parcours d'adoption de l'IA générative. Cette progression reflète non seulement la manière dont les organisations utilisent les capacités d'IA générative, mais également ce qui les motive à poursuivre leur adoption. Au début, de nombreux utilisateurs n'avaient peut-être pas du tout formalisé les processus d'IA. Ils considèrent plutôt leurs outils comme un ensemble amélioré de capacités provenant de diverses sources internes. Au fur et à mesure que les entreprises mûrissent, ces fonctionnalités sont gérées et standardisées de manière plus cohérente. Au fur et à mesure que les capacités deviennent plus affinées et plus faciles à découvrir et que les utilisateurs choisissent naturellement d'utiliser les fonctionnalités de l'IA, les organisations abandonnent généralement les motivations externes telles que les mandats ou les incitations. Idéalement, ils commencent même à investir leurs propres efforts dans l'innovation et le développement de l'IA au sens large.