Introduction
Avec l'essor croissant de l'IA et de la Data Science dans diverses industries, les défis uniques que ces projets présentent pour la gestion de projet deviennent de plus en plus apparents. Les chefs de projets doivent prendre en compte dans leurs méthodes plusieurs challenges inhérents à ce type de projet, qui si ignorés peuvent mener le projet à l’échec :
- Incertitude et complexité
- Nature itérative, avec besoins évolutifs
- Défis liés aux données, tels que la disponibilité des données, leur qualité et leur pertinence
- Évolution technologique rapide
Dans cet article, j’explore comment les méthodologies de gestion de projet doivent s'adapter pour naviguer avec succès dans le paysage complexe de l'IA et de la Data Science.
Différences clés dans la gestion de projet pour l'IA et la Data Science
Avant d'analyser les cadres de gestion de projet et leur adéquation aux projets d'IA et de Data Science, il faut comprendre les principaux aspects qui différencient la gestion des projets d'IA et de Data Science de celle des projets traditionnels.
Le développement itératif
Le développement itératif est crucial dans les projets en IA et Data Science en raison de leur nature évolutive. Les sprints courts permettent de tester rapidement des hypothèses et d'évaluer les modèles. Les réévaluations fréquentes après chaque sprint sont essentielles pour ajuster les approches en fonction des nouveaux résultats et des données émergentes, favorisant ainsi la flexibilité et l'adaptation. L’article suivant développe très bien l’importance du développement itératif dans un projet IA : Comment créer un produit d’IA ? (2/2).
La gestion des risques
La gestion des risques dans les projets d'IA doit aussi être prise en compte et couvrir des aspects spécifiques tels que la confidentialité des données et la précision des modèles. Des protocoles stricts pour la gestion des données sont nécessaires pour se conformer aux réglementations, tels que la RGPD (règlement européen protégeant les données personnelles des individus) et la HIPAA (loi américaine protégeant la confidentialité et la sécurité des informations de santé). De plus, des validations rigoureuses et des ajustements continus des modèles sont indispensables pour minimiser les biais et garantir des résultats précis.
L’engagement des parties prenantes dans les projets d'IA
L'engagement des parties prenantes est aussi essentiel pour le succès des projets d'IA. Il est crucial de maintenir une communication claire et régulière entre les data scientists, ingénieurs, experts métiers et responsables de la conformité. Cela inclut la définition d'objectifs clairs, l'alignement des attentes et la traduction des aspects techniques en termes compréhensibles pour tous, facilitant ainsi une prise de décision informée et collaborative.
Ces trois différences clefs font en sorte que la gestion de projet pour l’IA et la Data Science doive être adaptée par rapport aux méthodologies les plus utilisées.
Adapter les méthodologies de gestion de projet pour l'IA
Discussion sur les méthodologies de gestion de projet traditionnelles
Les méthodologies de gestion de projet traditionnelles, comme le Waterfall, sont linéaires et séquentielles, conçues pour des projets à exigences claires et stables, avec un grand focus en planning et documentation.
Ces méthodologies de gestion de projet ont leurs forces et limitations. D’un côté, elles produisent des délais clairs, des livrables bien définis et des processus prévisibles. Cependant, leur rigidité et la difficulté à accommoder les changements sont souvent incompatibles avec les projets de Data Science. Ces projets défient les cadres traditionnels par leur nature incertaine et leurs exigences évolutives.
Adapter les méthodologies Agile (Scrum, SAFe) pour l'IA et la Data Science
Les méthodologies Agiles, telles que Scrum et SAFe, sont conçues pour être itératives et flexibles, favorisant une réponse rapide aux changements et une amélioration continue :
- Scrum se concentre sur une équipe, avec des sprints courts, des réunions de rétrospective et des boucles de feedback fréquentes avec les clients pour s'assurer que les livrables répondent aux attentes.
- SAFe, ou Scaled Agile Framework, permet d'étendre les pratiques Agile à l'échelle de l'organisation, en intégrant plusieurs équipes. Les équipes de développement utilisent normalement du Scrum, SAFe met donc l’accent sur la collaboration et l'alignement stratégique.
Les méthodologies Agile sont particulièrement bien adaptées pour la gestion de projet en IA et Data Science, car elles répondent aux défis discutés dans cet article, comme l’incertitude, la complexité et la nature itérative de ces projets. La flexibilité de l'Agile permet aux équipes de s'adapter rapidement aux nouvelles informations et aux changements imprévus. L'approche itérative correspond parfaitement à la nature exploratoire des projets d'IA et de Data Science, où les hypothèses doivent être testées et ajustées fréquemment. De plus, les pratiques Agiles facilitent la gestion des défis liés aux données en intégrant des cycles réguliers de validation et d'ajustement des modèles.
Pour adapter Scrum aux projets d'IA et de Data Science, certains ajustements sont nécessaires :
- Adapter le backlog en y intégrant des tâches spécifiques à l'IA et à la Data Science, telles que l'exploration, la collecte de données, le nettoyage des données, la validation des données, l’entraînement des modèles et leur évaluation. Ces tâches doivent être clairement définies et priorisées comme n'importe quelle autre user story ou fonctionnalité dans Agile. Par exemple, une user story pourrait être : "En tant que data scientist, je veux collecter et nettoyer des données de capteurs pour entraîner un modèle de maintenance prédictive."
- Intégrer l'expérimentation itérative dans les sprints. Étant donné la nature expérimentale de l'IA et de la Data Science, il est crucial de permettre les tests d'hypothèses, l’entraînement des modèles et leur raffinement au sein de chaque sprint. Par exemple, un sprint pourrait inclure l'hypothèse que certains algorithmes de machine learning sont plus efficaces pour prédire les pannes de machines. L'équipe peut alors tester cette hypothèse, ajuster les modèles en conséquence et évaluer les résultats.
- Ajuster la Definition of Done (DoD) pour inclure des critères spécifiques à l'IA et à la Data Science, garantissant que non seulement le code est écrit et testé, mais aussi que les données sont nettoyées, les modèles sont formés et évalués, et les résultats sont documentés. Par exemple, une Definition of Done adaptée pourrait stipuler que chaque modèle doit passer des tests de validation croisée avec une précision minimale de 85%, et que les résultats de ces tests doivent être documentés dans un rapport de performance.
Pour appliquer SAFe aux projets d'IA et de Data Science, en plus d’implémenter les changements listés ci-dessus au niveau des équipes travaillant sur un produit IA ou Data Science, il est crucial d'assurer un alignement étroit entre les équipes, en intégrant des rôles spécifiques à l'IA et à la Data Science dans les Agile Release Trains (ARTs), tels que Data Scientist et Machine Learning Engineer. L'inclusion de ces rôles permet de s'assurer que les besoins spécifiques des projets d'IA et de Data Science sont pris en compte tout au long du cycle de développement. De plus, il est essentiel d'intégrer des considérations d'éthique et de conformité spécifiques à l'IA et à la Data Science dans le cadre de SAFe, garantissant que les pratiques de développement respectent les normes éthiques et réglementaires en vigueur.
Conclusion
Dans cet article, j’ai abordé les adaptations nécessaires dans la gestion de projet pour faire face aux défis spécifiques des projets d'IA et de Data Science, démontrant l’adaptation des méthodes agiles comme Scrum et SAFe à ces projets, contrairement aux méthodologies traditionnelles. J’ai aussi expliqué comment même les méthodes agiles doivent être adaptées pour ce type de projet. L'apprentissage continu et l'adaptation des méthodologies sont cruciaux pour le succès dans ce domaine en évolution rapide.
La complexité des projets d'IA et de Data Science est vaste, couvrant de nombreux aspects techniques et organisationnels. J’ai touché les points principaux auxquels il faut prêter attention, mais il est important de reconnaître que chaque projet peut présenter des défis uniques nécessitant des solutions spécifiques. La gestion de ces projets demande une approche flexible, une capacité à s'adapter rapidement aux nouvelles découvertes et une communication constante entre les différentes parties prenantes.
Vous pouvez trouver ici des exemples de projets d’IA et de Data Science menés avec succès utilisant l’Agile :
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