Pourquoi Scrum est le meilleur moyen de créer de l'IA
Il n'y a pas d'accord général sur ce qui constitue l'intelligence artificielle (IA). Pourtant, ce qui est certain, c'est que nous sommes déjà entrés dans l'ère de l'IA et des entreprises. Il suffit de demander à Amazon, Google, Apple, Facebook, en fait à toutes les entreprises qui cherchent à remplacer les algorithmes par quelque chose de beaucoup plus complexe, réactif, voire prédictif des souhaits et des demandes des clients et du marché.
Alors que de plus en plus d'organisations se tournent vers l'apprentissage automatique pour acquérir un avantage concurrentiel, elles cherchent également les meilleurs moyens de faire fonctionner leurs laboratoires d'IA. Et non, nous ne parlons pas seulement de leur pile technologique. Scrum est le meilleur moyen de créer de l'IA.
En fait, les systèmes d'apprentissage automatique peuvent constituer la plateforme optimale pour obtenir tous les avantages de Scrum.
Scrum s'épanouit dans les systèmes complexes
Scrum fonctionne mieux dans des environnements complexes où de petites modifications du système peuvent créer des comportements surprenants et inconnus. De tels environnements sont au cœur de tout projet d'apprentissage automatique.
Un petit problème dans le code ou même un ensemble de données mal étiqueté peut amener l'IA à apprendre un mauvais modèle ou à se tromper complètement de direction.
Il est donc extrêmement important, lorsque le temps de calcul et le coût sont élevés, d'identifier les erreurs à un stade précoce, car même un petit problème non résolu peut s'aggraver et invalider des mois de travail en laboratoire. C'est un problème très coûteux.
Apprentissage automatique et cycles d'inspection et d'adaptation rapides
Que les équipes de laboratoire utilisent Keras, Tensorflow, CUDA ou autre, elles sont toutes confrontées à un ensemble similaire de problèmes non résolus par leur pile technologique. Le développement est-il une priorité ? Testent-ils leur IA et fournissent-ils des mises à jour en continu ? En bref, est-ce qu'elles et leur IA fournissent, apprennent et s'améliorent en permanence ?
Il s'agit des mêmes problèmes que ceux auxquels sont confrontées les équipes de développement de logiciels. Il a été prouvé de manière empirique que Scrum répondait à ces problèmes.
En fait, un laboratoire d'apprentissage automatique peut être l'endroit idéal pour bénéficier de tous les gains de productivité associés aux équipes Scrum.
Les projets d'IA disposent par nature d'un large éventail de données d'essai que le laboratoire peut observer en temps réel. L'accent mis par Scrum sur les cycles rapides d'inspection et d'adaptation signifie que les équipes d'AI Scrum peuvent observer les progrès de leur IA. Plus important encore, parce que les équipes d'AI Scrum peuvent inspecter, itérer et adapter extrêmement rapidement et à une cadence régulière, les équipes d'AI Scrum trouvent rapidement les erreurs, apportent des changements et adaptent rapidement leur système d'apprentissage automatique pour s'assurer qu'il s'améliore constamment.
Scrum et l'IA ont fait l'objet d'une conversation entre Joe Justice, président de Scrum@Hardware, et Alex Sutherland, directeur de la technologie de Scrum Inc.. Ils ont été interviewés par Tom Bullock de Scrum Inc..
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