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	<description>Slogan de Business Digest</description>
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		<title>Projets AI : les erreurs à éviter</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Andrea Davoust]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 05 Jul 2021 08:30:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Digital]]></category>
		<category><![CDATA[Innovation]]></category>
		<category><![CDATA[Intelligence Collective]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Qui n'a pas lancé un projet basé sur l'intelligence artificielle et constaté que la rentabilité n'est pas forcément au rendez-vous ? Pourquoi ? Car les yeux rivés sur les algorithmes, on en oublie qu'ils sont un outil comme un autre, au service des affaires. Mais des solutions existent ! </p>
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]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>5 chercheurs&nbsp;se sont penchés sur&nbsp;les cinq erreurs les plus courantes commises dans le cadre de projets fondés sur le&nbsp;<em>data science</em>.&nbsp;Et surtout,&nbsp;ils&nbsp;expliquent comment y remédier, à renfort d&rsquo;exemples précis tirés du secteur bancaire indien. Leurs solutions ? Garder une vision globale de l&rsquo;entreprise, sans être obnubilé par l&rsquo;idée de mettre de l&rsquo;IA partout. En effet, les problèmes se situent invariablement à l&rsquo;interface entre la fonction data science et l&rsquo;activité de l&rsquo;entreprise en général. Fascinés par l&rsquo;aura mystérieuse des algorithmes et des ingénieurs qui les concoctent façon boite noire, les managers en oublient de réfléchir à l&rsquo;adéquation avec les besoins et processus actuels de l&rsquo;entreprise. Il s&rsquo;agit donc d&rsquo;intégrer les nouveaux outils AI comme n&rsquo;importe quels autres, en s&rsquo;assurant de leur pertinence, du bon timing de leur implémentation, sans oublier de tester les outils eux-mêmes (en particulier pour éliminer les célèbres biais algorithmiques).&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</p>



<div class="wp-block-group has-grey-1-background-color has-background"><div class="wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow"><span class="block-label block-label-blue">Pour aller plus loin</span>


<div style="height:30px" aria-hidden="true" class="wp-block-spacer"></div>



<h2 class="wp-block-heading"><strong><a href="https://sloanreview.mit.edu/article/why-so-many-data-science-projects-fail-to-deliver" target="_blank" rel="noreferrer noopener">“Why So Many Data Science Projects Fail to Deliver”</a></strong></h2>



<p>(Mayur P. Joshi, Ning&nbsp;Su, Robert D. Austin, and Anand K. Sundaram,&nbsp;<em>MIT Sloan Management Review</em>,&nbsp;Mars&nbsp;2021).&nbsp;&nbsp;</p>



<div style="height:40px" aria-hidden="true" class="wp-block-spacer"></div>
</div></div>



<p></p>
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