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Comment mesurer le succès de l’IA avec les KPI

KPI IA

En identifiant les indicateurs clés de performance (KPI), une entreprise peut mesurer et améliorer l’efficacité des systèmes d’IA.

L’intelligence artificielle est souvent utilisée dans les entreprises à différentes fins stratégiques, dont l’identification des KPI. Mais les indicateurs de performance peuvent aussi aider à mesurer le succès des projets d’IA pour une mise à l’échelle plus efficace.

Quels sont les KPI de l’IA ?

Le domaine de la technologie est en constante évolution. De ce fait, les entreprises qui exploitent l’IA doivent continuellement améliorer les projets et les systèmes. Mais avant de les modifier ou de les améliorer, les organisations doivent déjà commencer par mesurer son efficacité.

Les indicateurs clés de performances ou KPI, comme leur nom l’indique, permettent de mesurer quantitativement la progression d’un projet d’IA par rapport aux objectifs. Le premier indicateur est l’erreur quadratique moyenne (MSE). Dans le cadre du machine learning, il s’agit de calculer la moyenne entre les valeurs prédites et les valeurs réelles.

Un autre KPI applicable à l’IA est le temps moyen de réparation (MTTR), autrement dit, la durée nécessaire pour résoudre un problème. En outre, le taux de résolution au premier contact (FCRR) permet de déterminer le pourcentage de problèmes résolus au premier niveau.

Mais la performance de l’IA ne se mesure pas seulement par les indicateurs quantitatifs, mais également par la qualité. Cela implique la satisfaction des clients, le NPS (recommandation des clients), et le coût total de possession (TCO).

Mesurer le succès des projets

En identifiant les KPI liés aux systèmes d’IA, les entreprises peuvent donc mesurer leur efficacité. Cela se traduit par un bon retour sur investissement (ROI). Imaginons qu’une entreprise investit 200 000 dollars dans un projet d’IA en employant 20 personnes. Le taux de main-d’œuvre chargé combiné serait de 2 millions de dollars par an. Maintenant, considérons que l’entreprise enregistre une réduction de 20 % du MTTR, ce qui équivaut à 400 000 dollars par an. En d’autres termes, il ne faudra que 6 mois pour faire un ROI de 200 000 dollars.

Ainsi, les KPI aident les entreprises à observer et à mesurer les performances des systèmes d’IA. Cela permet parallèlement de mesurer les avantages qualitatifs. Autrement dit, les organisations peuvent à la fois améliorer les projets sur le plan technique et stratégique, grâce aux KPI.

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