Le premier rapport annuel sur l’état de ModelOps met en évidence certains modèles fascinants concernant l’adoption dans le monde réel de l’IA dans les entreprises.
La société d’études de recherche indépendante Corinium Intelligence a réalisé l’étude pour le compte de ModelOp et vise pour résumer l’état de l’opérationnalisation du modèle aujourd’hui.
Stu Bailey, cofondateur et architecte en chef de l’IA commerciale chez ModelOp, a déclaré:
D’après l’enquête des 100 cadres de F100 et des services monétaires internationaux axés sur l’intelligence artificielle – chaque entreprise a environ 270 modèles en production.
En dépit de l’adoption rapide, 80% signalent que des difficultés à gérer les menaces et à garantir la conformité sont un obstacle essentiel à l’adoption. Avec des réglementations de l’IA de plus en plus rigoureuses, telles que celles en cours de préparation par l’UE, ce chiffre pourrait augmenter sans options solides.
L’amélioration de l’application des processus de gouvernance de l’IA est gardée à l’esprit par 69% des répondants en tant que facteur clé pour l’achat d’une plate-forme ModelOps
Bailey discute:
« L’expérience a révélé que la production de conceptions d’IA n’est que la moitié du combat. Opérationnaliser les conceptions – les obtenir en production, les maintenir en bon état de fonctionnement et dans le respect des normes de conformité et de danger, et montrer la valeur de leur entreprise – est la prochaine frontière à mesure que les organisations grandissent et mettent à l’échelle leurs initiatives d’IA. «
Les chercheurs en information des organisations sondées utilisent environ 5 à 7 outils différents pour établir des modèles – soulignant le potentiel d’amélioration des opérations. Seulement 25% jugent leurs processus existants comme «très fiables» pour l’inventaire des conceptions de production.
76% des répondants déclarent que les réductions de dépenses associées à une plate-forme ModelOps sont un avantage «très essentiel» pour un tel investissement financier. 42% expliquent que c’est important.
Évitez McCormick, Data Science Fellow chez BNY Mellon, a commenté: « ModelOps est la prochaine étape rationnelle après DevOps. Nous recherchons une méthode systématique pour nous assurer que les modèles nous mettons en jeu ce qu’ils doivent faire. «
En général, 90% des répondants s’attendent à disposer d’un budget ModelOps dédié d’ici 12 mois.
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