Des idées de PoC à la magie de la production: quand les projets d’IA passent à l’action

Les projets en intelligence artificielle comportent naturellement une grande part d’incertitude. Il est souvent difficile de savoir si une idée mérite vraiment d’être explorée ou si une approche plus traditionnelle, comme la vision par ordinateur classique, serait plus efficace. Pourtant, il existe un moyen de réduire ce risque avant d’investir davantage : bâtir une preuve de concept (PoC).

Dans cet article, nous verrons pourquoi les PoC sont essentiels aux projets d’IA, comment bien les concevoir et les exécuter, et surtout comment tirer parti de leurs résultats pour passer à l’échelle et aller vers la production.

Une PoC, ou preuve de concept, est un court projet expérimental qui permet de confirmer la faisabilité technique d’une idée et de déterminer si elle vaut la peine d’être développée davantage.

Pourquoi faire une PoC ?

Trois grandes raisons : les tests, la rétroaction et la planification de la production.

Les tests servent à répondre rapidement à des questions clés. L’IA est-elle vraiment la bonne approche ? Disposez-vous des bonnes données et des bonnes compétences ? Le résultat final répond-il réellement à un besoin d’affaires ? Une PoC aide à obtenir ces réponses sans tarder.

La rétroaction permet de recueillir l’avis précoce des personnes qui utiliseront la solution d’IA. Cette étape assure que le système répond à leurs besoins, renforce la confiance et facilite l’adoption une fois déployé.

La planification de la production, enfin, fournit une vision claire de l’effort, du coût et du temps requis pour transformer l’idée en un système complet et durable. Ces apprentissages aident les équipes à passer de l’expérimentation à une capacité d’IA stable et pérenne.

Les 10 éléments clés d’une PoC en IA

Pour planifier une PoC, dix éléments sont à considérer : le problème, l’hypothèse, la portée, les critères de réussite, les données, la modélisation et les outils, l’infrastructure, le calendrier, les livrables et l’équipe.

Illustrons ces éléments par un cas concret dans le secteur manufacturier : l’automatisation de l’inspection des défauts de tissus à l’aide de l’apprentissage profond, afin de réduire les vérifications manuelles et d’améliorer la constance sur la chaîne de production.

1. Le problème

Commencez par cerner un vrai défi ou une occasion de valeur.

Dans ce cas-ci, l’inspection manuelle des tissus est lente, inconstante et coûteuse. Les opérateurs se fatiguent, des défauts passent inaperçus et les reprises s’accumulent. En automatisant ce processus grâce à la vision par ordinateur, on peut améliorer la qualité, la rapidité et l’efficacité globale.

2. L'hypothèse

L’hypothèse décrit comment la PoC peut résoudre le problème.

Si un modèle d’IA peut détecter de façon fiable les défauts sur les surfaces de tissu, le temps d’inspection et le risque d’erreur humaine diminueront considérablement. L’objectif de la PoC est de démontrer que cette détection automatisée peut égaler, voire surpasser, la précision et la constance des inspecteurs humains.

3. La portée

La portée définit ce que la PoC couvrira. Elle doit rester concentrée sur la construction et le test du modèle, sans chercher à créer un système complet.

Une portée étroite pourrait signifier cibler une seule ligne de produits, une région limitée ou un sous-ensemble du problème global. Garder un périmètre restreint réduit la complexité et rend le projet plus facile à gérer et à évaluer.

Dans cet exemple, la PoC cible une ligne de produits et quatre types de défauts courants : taches, filages, nœuds et stries. Ce cadre restreint garde le projet réaliste tout en permettant de démontrer un impact mesurable.

4. Les critères de réussite

Les critères de réussite servent à évaluer si la PoC atteint son objectif. L’expérience doit montrer une amélioration claire par rapport au processus actuel, que ce soit en matière de qualité, de vitesse, de coût ou d’autres résultats mesurables.

Ces critères peuvent être liés à l’impact d’affaires (inspections plus rapides, réduction des coûts de main-d’œuvre) ou à la performance technique (précision du modèle mesurée par la précision et le rappel).

À l’étape de la PoC, il ne s’agit pas d’atteindre la perfection, mais de prouver que l’idée a un réel potentiel. Un taux de précision d’environ 70 % à 75 % suffit souvent à démontrer la valeur du concept.

Dans notre exemple d’inspection visuelle, le succès sera mesuré par des gains clairs de vitesse et de précision : si un opérateur humain inspecte un rouleau de tissu en 20 minutes et que l’IA le fait en 5 minutes avec une précision équivalente ou supérieure, la PoC prouve sa valeur.

5. Les données

Cet élément couvre la manière dont les données seront collectées, préparées et utilisées pour la PoC.

Si les données existent déjà, il faut les nettoyer et les organiser pour en assurer la qualité. Si elles doivent être acquises, il faut planifier comment recueillir un échantillon représentatif dans les bonnes conditions. Dans la plupart des projets d’IA, les données brutes doivent être annotées pour être utilisables dans l’entraînement et l’évaluation des modèles.

Dans notre exemple, la PoC utilise 5 000 images annotées montrant différents types de défauts. De nouveaux équipements ont été installés sur la chaîne pour capturer des données de haute qualité, reflétant les conditions réelles d’inspection.

6. La modélisation et les outils

Cette section définit les algorithmes, techniques et ressources utilisés pour construire et évaluer la solution.

La PoC débute généralement par un modèle de référence servant de point de comparaison. Si les résultats sont insuffisants, le modèle peut être affiné ou entièrement réentraîné pour mieux s’adapter aux données.

Ici, la PoC démarre avec un modèle simple pour détecter les taches et trous dans le tissu. Si la précision est trop faible, il sera amélioré avec un jeu de données plus diversifié pour mieux gérer les variations de texture et d’éclairage.

7. L'infrastructure

L’infrastructure détermine comment la PoC fonctionnera et sera maintenue. Elle englobe le matériel et les ressources informatiques nécessaires au stockage des données, à l’inférence du modèle et à la supervision du système.

L’objectif : garantir que la solution peut répondre à des cas d’usage réels, tout en restant facile à faire évoluer et à maintenir. Une bonne planification prépare aussi l’intégration future en production (gestion des versions, pipelines de déploiement, mises à jour des modèles).

Dans notre cas, la PoC s’exécute sur une station locale reliée aux caméras et à l’éclairage d’inspection. Les images sont traitées en temps réel, directement sur la chaîne de production.

8. Le calendrier

Le calendrier fixe des limites claires pour garder le projet concentré et efficace. Il doit être assez court pour encourager l’apprentissage rapide, mais assez long pour produire des résultats pertinents.

La plupart des PoC durent de trois à huit semaines selon la complexité. L’objectif : aller vite, tester l’idée, et apprendre ce qu’il faut pour décider si l’on poursuit ou non.

Dans cet exemple, la PoC d’inspection du tissu s’étend sur huit semaines :

• 2 semaines pour installer les équipements d’inspection ;
• 2 semaines pour la collecte et la préparation des données ;
• 3 semaines pour l’entraînement et les tests du modèle ;
• 1 semaine pour l’évaluation sur le terrain et la présentation des résultats.

9. Les livrables

Les livrables couvrent tout ce que la PoC produit. Bien sûr, le modèle et le code sont importants, mais deux éléments font la différence :

• La documentation et le rapport : ils résument la démarche, les résultats, les défis et les apprentissages — des informations précieuses pour les prochaines étapes.
• La feuille de route vers la production : elle décrit ce qu’il faut pour passer du prototype à la mise en production : infrastructures, expansion des données, cycles de réentraînement et intégration technique.

Dans notre cas, la PoC livrera un modèle entraîné capable de détecter les défauts de tissu, un jeu de données nettoyé et annoté, ainsi qu’un rapport concis présentant les résultats et les prochaines étapes. Une interface simple permettra aussi de visualiser les détections directement sur la ligne de production.

10. L'équipe

Enfin, une PoC réussie repose sur une équipe aux expertises complémentaires : génie logiciel et données, connaissance du domaine et gestion de projet.

Dans l’exemple de l’inspection visuelle, cela implique des data scientists, un ingénieur en inspection et un gestionnaire de projet.

Inclure ces dix éléments, que ce soit à l’interne ou avec un partenaire, permet de structurer efficacement la PoC et d’en maximiser les chances de succès.

Votre PoC est un succès… et après ?

Voici la réalité : même les meilleures PoC, celles qui impressionnent tout le monde et atteignent tous leurs objectifs, meurent souvent juste après leur succès. On les célèbre, puis on les archive, et elles sont oubliées avant d’avoir atteint la production.

Pourquoi tant de PoC prometteuses échouent-elles ? Rarement par manque d’idées ou de talent, mais plutôt à cause d’un manque de lien entre la recherche et l’ingénierie.

Certaines entreprises construisent des systèmes robustes qui exécutent des modèles simplistes, d’autres conçoivent des modèles brillants impossibles à déployer. C’est dans cet écart que le potentiel s’éteint : dans les carnets de notes, dans les déploiements ratés, dans les prototypes qui ne tiennent pas le coup face à la réalité.

La différence, c’est la discipline de l’intégration : le pont entre la recherche et l’ingénierie. Sans ce lien, l’innovation reste confinée au laboratoire.

Transformer les idées en produits réels

C’est pour cette raison qu’Osedea a bâti une équipe capable de transformer des idées ambitieuses en produits concrets.
Nos ingénieurs conçoivent des solutions robustes et évolutives.
Nos chercheurs relèvent les défis d’IA les plus complexes.
Et la touche finale ? Nos designers, qui font briller le tout avec style et intention.

De l’idée griffonnée sur une serviette au produit qui attire l’attention et change la donne, tout se trouve sous un même toit pour que l’innovation devienne non seulement possible, mais inarrêtable.

Curieux de voir comment une solution d’IA sur mesure pourrait transformer votre processus d’inspection ? Discutons-en.