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Prototypage IA - Débloquez vos idées en un temps record
- 1. Prototypage IA - Débloquezvos idées en un temps record Agathe Minaro
- 2. Comparaison de différentsoutils Sommaire 2 01 Démystifier l’outil des innovateurs Introduction au prototypage 02 Le processus de prototypage 03 Quels outils pour prototyper une interface IA ? 04 Bonnes pratiques Les étapes clés
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- 4. Définition Qu’est-ce qu’un prototypage ? Versionexpérimentale d’un produit ou d’une idée pour tester, convaincre et montrer rapidement ce que le produit pourrait donner ● Tester avant d’investir ● Convaincre les parties prenantes rapidement ● Aligner les équipes techniques et métiers Pourquoi prototyper ?
- 5. Quand utilise-t-on leprototypage ? 5 ● Valider un besoin métier avec des données tangibles ● Éliminer les erreurs de conception Décision stratégique Évaluer des concepts en amont d’un projet Idéation rapide ● Séduire un prospect avec un cas concret ● Montrer l’avancement du projet concrètement Démo client
- 6. Quel impact pourles PO / PM / LPM ? 6 ● Faciliter les échanges entre les équipes techniques et les clients via des visuels et des tests interactifs ● Avoir un support d’échanges Communication améliorée Éviter des cycles de développement inutiles Réduction des risques ● Tester des hypothèses pour guider des roadmaps ● Visuel des résultats pour chaque étape Priorisation basée sur des preuves
- 7. Le processus dePrototypage 02
- 8. Les étapes clésdu processus de prototypage ● De quoi a besoin le métier ? ● Comment va-t-il utiliser le produit créé ? Comprendre le besoin métier Comment pouvons-nous le plus facilement et efficacement mettre en avant l’algorithme créé ? Idéation sur un prototypage Itération sur le modèle d’IA utilisé pour répondre au besoin métier Création d’un modèle IA Développement pour mettre en avant le modèle d’IA créé selon le prototypage choisi Création d’une interface interactive ● Faire tester l’interface au métier ● Recueillir des retours ● Améliorer l’algorithme et l’interface en parallèle Test et Itérations
- 9. Les erreurs àne pas commettre Attendre que l’interface soit finie avant de la montrer Avoir un super modèle, c’est bien, mais sans interface pour démontrer sa puissance, ça ne sert à rien ! ⇒ Améliorer en parallèle le modèle et l’interface Ne se focaliser que sur l’amélioration du modèle Dès les prémisses, l’interface est visuelle, et elle montre les avancées de l’équipe facilement, il est important de la montrer ! ⇒ Montrer l’interface dès sa création Dès que le premier modèle (même aléatoire) est créé, l’interface permet de visualiser les résultats ! ⇒ Créer une interface (même très simple) dès la première itération du modèle Construire l’interface quand le modèle est terminé
- 10. Quels outils pourprototyper une interface IA ? 03
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- 13. IA Conversationnel Intégrations : ●OpenAI ●Mistral AI ●LLamaIndex ●LangChain ●Autogen ●Haystack Chainlit
- 14. Comparaison des outilsde prototypage 14 Chainlit Ultra simple Interfaces IA interactives Python Simple, mais orienté ML/IA Démos de modèles IA Très simple sur Hugging Face Gradio Streamlit Très simple Démo rapide, tableaux de bord Python Bonne personnalisation Visualisation, exploration rapide Facile avec Streamlit Cloud, Hugging Face Simple et optimisé Chatbots et assistants IA Python Focus sur les flux conversationnels Chatbots avancés et interactions basées sur LLM Simple en local ou sur des serveurs cloud Facilité d’usage Ciblage Installation Flexibilité Cas d’usage Déploiement
- 15. Recommandations 15 Idéal pour créerdes chatbots interactifs basés sur des modèles LLM, parfait pour des flux conversationnels complexes et des assistants IA Exemples : ● Assistant IA pour le support client Chainlit Idéal pour des démonstrations de modèles d’IA orientées utilisateurs finaux Exemples : ● Projets de Computer Vision Gradio Idéal pour des interfaces plus complexes qui veulent mettre en avant des données et non pas des algorithmes Exemples : ● Exploration de jeux de données ● Suivi des KPI avec des tableaux de bord dynamiques Streamlit
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- 17. Bonnes pratiques 17 Bien sefocaliser sur la valeur ajoutée du produit, et ce qu’on veut apporter à l’utilisateur ⇒ Choisir son outil en fonction du besoin Se focaliser sur le besoin métier Un prototypage permet au client de se mettre en situation, ce n’est pas pour autant le produit fini la plupart du temps. ⇒ Améliorer l’interface en restant réaliste Gérer les attentes ● Faire des démos le plus souvent possible ● Mettre le produit entre les mains des utilisateurs le plus rapidement possible pour identifier les problèmes et recueillir des feedbacks pour l’améliorer Tester le produit le plus tôt possible
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