L'équipe et le contexte d'affaires

Ce que vous saurez faire

Gérez les aspects non techniques d’un projet d’IA qui déterminent pourtant sa réussite. Rédigez ensuite une fiche de projet d’une page. Les équipes utilisent ce document pour s’entendre sur un projet avant de le réaliser.

Avant de commencerCe qu’il faut savoir et avoir sous la mainEnviron 40 minutes

Ce que vous devez savoir

• Les quatre questions qui cadrent un problème, dans Cadrer le problème : quatre questions pour cadrer un problème.
• Les étapes de la référence de base à la surveillance, dans De la référence de base au déploiement : le cycle de vie et ses décisions.
• Les rôles dans une équipe de projet, dans Un projet, plusieurs rôles : l’équipe.

Ce qu’il vous faut

• Votre cadrage du problème, sous ## Problem frame (cadrage du problème) dans notes.md, tiré de Cadrer le problème : exercice guidé : cadrer un deuxième problème. La fiche de cette leçon pose les mêmes questions.
• Cette leçon ajoute le titre ## Project brief (fiche de projet).

Parties prenantes : qui a besoin de quoi

Vous avez découvert le terme partie prenante dans Un projet, plusieurs rôles. C’est une personne ou un groupe que le projet touche ou qui peut prendre des décisions à son sujet. Chaque partie prenante a besoin d’informations différentes. Pour le projet de billets :

Partie prenante	Ce qu’elle doit savoir	Fréquence
Ruth, directrice	Coût, risque, temps gagné et décision de poursuivre ou non	Chaque mois, une page
Personne à la coordination	Comment vérifier les suggestions et quoi faire quand l’IA se trompe	Avant le début et lors des changements
Équipes de soutien	Pourquoi certains billets leur arrivent mal classés et comment le signaler	Avant le début
Lena, responsable de la protection des renseignements personnels	Quels renseignements personnels sont utilisés, où ils vont et combien de temps ils sont conservés	Avant toute utilisation des données
Clients	Rien de nouveau, si leurs billets reçoivent une réponse plus rapide et correcte	—

Une erreur courante consiste à tout dire à tout le monde. Une directrice n’a pas besoin des détails du modèle. La personne à la coordination n’a pas besoin du budget. Donnez à chaque partie prenante ce qu’il lui faut pour faire sa part.

Exigences : ce que le système fait et à quel niveau de qualité

Une exigence définit ce que le système doit faire ou être. Il en existe deux types :

• Ce qu’il fait : « Suggérer une équipe et une priorité pour chaque nouveau billet. » « Permettre à la personne à la coordination de modifier une suggestion. » « Enregistrer chaque modification. »
• À quel niveau de qualité : « Une suggestion apparaît en 2 secondes ou moins. » « Au moins 95 billets urgents sur 100 sont marqués comme urgents. » « Le coût mensuel reste sous un montant fixe. » « Les numéros de carte sont retirés avant de stocker les billets pour l’entraînement. »

Le deuxième type s’oublie facilement et cause la plupart des surprises après la mise en production. Une suggestion correcte qui prend 30 secondes est inutile pour une personne qui coordonne 300 billets par jour.

Documentation : trois documents courts

Les bonnes équipes d’IA rédigent des documents courts et les tiennent à jour :

1. Une fiche de projet (une page) : le cadrage, les mesures de réussite, les parties prenantes, les exigences et les risques. Tout le monde s’entend sur son contenu avant le début du travail. Vous en rédigerez une à la fin de cette leçon.
2. Un journal des décisions : une ligne par décision importante : la date, la décision, la personne qui l’a prise et la raison. Par exemple : « Semaine 8 : les billets urgents utilisent des règles par mots-clés, pas le modèle. Décision prise par Omar. Les règles ont repéré 97 billets urgents sur 100, le modèle, 89. » Quand quelqu’un demande « Pourquoi avons-nous fait cela? » un an plus tard, la réponse est là.
3. Une fiche du système : ce qu’il fait, ses données d’entraînement, ses résultats de test, ses limites connues et la personne responsable. Beaucoup d’équipes appellent cela une fiche de modèle. Par exemple : « Limite connue : les billets dans d’autres langues que l’anglais ne sont pas pris en charge. »

Confidentialité : les billets contiennent des renseignements sur des personnes

Les billets de soutien contiennent des renseignements personnels : noms, adresses courriel, adresses de domicile, numéros de commande. Parfois, ils contiennent aussi le numéro complet d’une carte de paiement. Avant que l’équipe utilise d’anciens billets pour entraîner un modèle, Lena pose ces questions :

• En avons-nous besoin? Le modèle a besoin des mots qui décrivent le problème, pas du nom du client. Retirez ce qui n’est pas nécessaire. C’est ce qu’on appelle la minimisation des données.
• Y a-t-il des renseignements sensibles? Les numéros de carte ne doivent jamais être stockés dans les données d’entraînement. Ils sont retirés automatiquement avant l’utilisation.
• Où vont les données? Si un fournisseur externe traite les billets, le contrat doit le permettre.
• Combien de temps sont-elles conservées et qui peut les voir? Les règles doivent être écrites et respectées.

Les lois sur la protection des renseignements personnels varient d’un pays à l’autre. Un responsable de la protection des renseignements personnels ou un avocat détermine ce que la loi exige. L’équipe technique réalise ce qui a été décidé. Elle doit demander avant d’utiliser des renseignements personnels, pas après.

Incertitude : dites ce que vous savez et à quel point vous en êtes sûr

Chaque résultat en IA comporte de l’incertitude. Un test sur 1 000 billets n’est pas une promesse pour les 100 000 suivants. Comparez deux façons de présenter le même résultat à Ruth :

Faible : « Le modèle a une exactitude de 91 %. »

Solide : « Sur 1 000 billets récents, 91 sur 100 sont arrivés à la bonne équipe, contre 74 avec de simples règles par mots-clés. Pour les billets de garantie, nous n’en avons testé que 70. Nous sommes donc moins sûrs de ces résultats. Les résultats baisseront lorsque nous vendrons de nouveaux produits, et notre vérification hebdomadaire le montrera. »

La version solide indique ce qui a été mesuré et le compare à la référence de base. Elle précise où les preuves sont faibles et ce qui pourrait changer. Elle ne présente pas le résultat comme moins bon. Elle le rend digne de confiance. Une directrice qui entend seulement « 91 % » peut s’attendre à ce résultat pour toujours. Elle risque de perdre confiance dès la première mauvaise semaine.

Exercice guidé : rédiger une fiche de projet

Une nouvelle organisation a besoin de votre aide. Le service de soutien informatique d’une université reçoit environ 3 000 billets par mois des étudiants et du personnel. Ils concernent les mots de passe, le Wi-Fi, les logiciels, les ordinateurs et les systèmes d’examen. Trois personnes les classent à la main. Pendant les semaines d’examen, les billets concernant le système d’examen attendent trop longtemps. La direction informatique demande : « L’IA peut-elle aider? »

Rédigez une fiche d’une page pour ce projet. Ne nommez aucun outil, modèle ou produit. Le but est d’abord de s’entendre sur le problème.

1. Dans notes.md, ajoutez un titre : ## Project brief.
2. Copiez le modèle ci-dessous.
3. Remplissez chaque ligne. Si vous avez besoin d’informations d’une autre personne, écrivez la question et le nom de cette personne.
4. Relisez votre fiche et retirez tous les noms d’outils ou de produits.

Project:
User(s):
Decision that it improves:
Data that exists (and questions about it):
Errors and their cost:
  -
  -
Success measure (as a number):
Could it be solved without AI? How?
Baseline to compare with:
Stakeholders and what each one needs:
Requirements: what it does:
Requirements: how well:
Privacy questions:
Roles needed:
Biggest risk:

Afficher un exemple de fiche

• Projet : classer les billets du service de soutien informatique.
• Utilisateurs : les trois membres du service de soutien. Aussi les étudiants et le personnel, qui attendent.
• Décision : quel groupe traite chaque billet et si le billet est urgent.
• Données : environ 3 ans de billets avec le groupe qui les a résolus. Question pour la personne responsable du soutien : les billets ont-ils changé de groupe et le groupe final est-il enregistré?
• Erreurs : un billet sur le système d’examen marqué comme normal pendant une semaine d’examen → un étudiant pourrait manquer un examen (coût très élevé). Un billet envoyé au mauvais groupe → quelques heures de retard (coût moyen).
• Mesure de réussite : 99 billets sur 100 concernant le système d’examen pendant les semaines d’examen sont marqués comme urgents. Le temps de classement diminue de moitié.
• Sans IA : un bouton distinct « problème d’examen » sur la page d’aide pendant les semaines d’examen, qui envoie directement le billet à une personne.
• Référence de base : des règles par mots-clés, comme « examen », « mot de passe » et « Wi-Fi ».
• Parties prenantes : direction informatique (coût, risque), personnel du soutien (comment vérifier), bureau des examens (règles des semaines d’examen), responsable de la protection des renseignements personnels (données des étudiants).
• Ce qu’il fait : suggère un groupe et un niveau d’urgence, et permet au personnel de les modifier.
• À quel niveau de qualité : suggestion en moins de 2 secondes. Fonctionne pour les billets dans les deux langues d’enseignement de l’université.
• Confidentialité : les billets contiennent des identifiants étudiants et parfois des renseignements médicaux pour obtenir un délai supplémentaire aux examens. Peut-on les retirer avant l’utilisation?
• Rôles : responsable du soutien (spécialiste du domaine), analyste de données ou scientifique des données, développeur du système de soutien, responsable de la protection des renseignements personnels.
• Plus grand risque : les billets des semaines d’examen sont rares pendant les semaines normales. Il pourrait donc manquer d’exemples pour l’apprentissage.

Vérification : votre fiche contient un nombre dans la mesure de réussite, au moins une solution sans IA et aucun nom d’outil.

Erreur courante

Cacher l'incertitude pour obtenir une approbation

Symptôme : pour faire approuver le projet, l’équipe annonce « 95 % d’exactitude » sans donner de détails. Après la mise en production, une mauvaise semaine donne des résultats de 85 %. La directrice se sent trompée et arrête le projet.

Cause : le premier rapport présentait le résultat comme certain. Quand la réalité a été différente, la confiance a disparu. Ce n’était pas parce que le système était mauvais, mais parce que la promesse était fausse.

Solution : accompagnez chaque résultat de ce qui a été mesuré, de la référence de base et des points où les preuves sont faibles. Précisez aussi ce qui pourrait le changer. Convenez à l’avance de ce qui se passe quand les résultats baissent. Par exemple : « Si la vérification hebdomadaire tombe sous 42 sur 50, nous revenons au mode suggestions seulement. »

Vérifiez votre compréhension

Le modèle classe correctement les billets, mais les suggestions prennent 30 secondes. Quel type d'exigence n'est pas respecté, et pourquoi est-ce important?

Afficher la réponse

Une exigence de niveau de qualité : la rapidité. Le système fait ce qu’il faut. Mais la personne à la coordination classe des centaines de billets par jour et ne peut pas attendre 30 secondes pour chacun. Elle cessera de l’utiliser. Un système correct que personne n’utilise n’a aucune valeur.

Vérifiez votre compréhension

Pourquoi l'équipe technique doit-elle consulter le responsable de la protection des renseignements personnels avant l'entraînement sur d'anciens billets, et pas après?

Afficher la réponse

Une fois les renseignements personnels copiés dans les données d’entraînement, envoyés à un fournisseur ou appris par un modèle, leur retrait est difficile, voire impossible. Si l’utilisation n’était pas permise, le mal est fait. Demander avant coûte une réunion. Demander après peut coûter un nouvel entraînement du modèle, un problème juridique et la confiance des clients.

Récapitulatif

• Donnez à chaque partie prenante les informations dont elle a besoin, pas tout.
• Les exigences indiquent ce que le système fait et à quel niveau de qualité. Ce deuxième type cause la plupart des surprises.
• Gardez trois documents courts : une fiche de projet, un journal des décisions et une fiche du système (fiche de modèle).
• Posez des questions sur les renseignements personnels avant de les utiliser. Retirez ce qui n’est pas nécessaire.
• Présentez les résultats avec ce qui a été mesuré, la référence de base, les points faibles et ce qui pourrait changer.

Ensuite, dans le module 4, vous transformerez la voie choisie en plan d’étude, en commençant par apprendre à lire le programme.

Leçon suivante : Lire le programme