Cas d’usage de l’Intelligence Artificielle : comment passer de la technologie au besoin ?
Apprendre l’IA ne consiste pas uniquement à connaître des termes techniques.
Il faut aussi comprendre dans quelles situations ces technologies peuvent être pertinentes. Un cas d’usage part donc d’un besoin concret avant de déterminer la solution technique.
Qu’est-ce qu’un cas d’usage IA ?
Un cas d’usage décrit une situation dans laquelle une technologie peut être mobilisée pour répondre à un objectif.
La question principale est :
quel problème cherche-t-on à résoudre ?
Exemple : prédire une catégorie
Lorsqu’un système doit attribuer une catégorie à partir de données, un problème de classification peut être envisagé.
Cela peut correspondre à un cas d’usage de Machine Learning supervisé.
Exemple : estimer une valeur
Lorsque le résultat attendu est numérique, une approche de régression peut être pertinente selon le problème et les données.
Exemple : analyser des données
Tous les cas d’usage ne nécessitent pas un modèle prédictif.
Dans certaines situations, préparation, analyse et visualisation des données peuvent déjà apporter une réponse utile.
Exemple : utiliser un service IA
Une application peut également exploiter une fonctionnalité proposée par un service IA à travers une API.
Dans ce cas, l’objectif n’est pas nécessairement d’entraîner soi-même le modèle.
Comment choisir la bonne approche ?
On peut se poser plusieurs questions :
- quel est l’objectif ?
- quelles données sont disponibles ?
- quel résultat est attendu ?
- faut-il prédire, analyser ou intégrer un service ?
- comment le résultat sera-t-il évalué ?
Faut-il mettre de l’IA partout ?
Non.
Si un problème peut être résolu correctement avec une solution plus simple, ajouter un modèle ou un service IA n’est pas automatiquement préférable.
Pourquoi cette réflexion est-elle importante ?
Parce qu’elle développe une compétence fondamentale : partir du besoin plutôt que de la technologie.
Savoir utiliser un outil est utile ; savoir quand l’utiliser l’est tout autant.
Quels cas d’usage précis sont imposés par le CAFP ?
Il ne faut pas présenter des exemples pédagogiques généraux comme des projets officiellement imposés lorsque la page ne le dit pas.
Le projet final permet une mise en pratique, mais son sujet précis ne doit pas être inventé.
Guides complémentaires
- Formation Intelligence Artificielle & Data au CAFP Casablanca →
- Classification en Machine Learning : comment ça fonctionne ? →
- Régression en Machine Learning : qu’est-ce que c’est ? →
- Services d’Intelligence Artificielle : comment les utiliser dans une application ? →
- Comment intégrer l’Intelligence Artificielle dans une application ? →
- Prototype Intelligence Artificielle : comment construire une première solution ? →
FAQ — Intelligence Artificielle & Data
Qu’est-ce qu’un cas d’usage IA ?
Une situation dans laquelle l’IA peut contribuer à répondre à un objectif concret.
Tous les problèmes nécessitent-ils du Machine Learning ?
Non.
Classification et régression correspondent-elles à des problèmes différents ?
Oui.
Peut-on utiliser une API au lieu de construire un modèle ?
Selon le projet, oui.
Faut-il commencer par le besoin ?
Oui.
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