{"id":15631,"date":"2021-12-28T15:51:53","date_gmt":"2021-12-28T14:51:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=15631"},"modified":"2022-03-28T07:59:26","modified_gmt":"2022-03-28T05:59:26","slug":"linstitut-fraunhofer-publie-un-modele-de-procedure-pour-le-ki-engineering","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/fr\/linstitut-fraunhofer-publie-un-modele-de-procedure-pour-le-ki-engineering\/","title":{"rendered":"L'institut Fraunhofer publie un mod\u00e8le de proc\u00e9dure pour l'ing\u00e9nierie de l'IA"},"content":{"rendered":"
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Le Fraunhofer IOSB a d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le de proc\u00e9dure pour l'ing\u00e9nierie de l'IA en collaboration avec le centre de comp\u00e9tence de Karlsruhe pour l'ing\u00e9nierie de l'IA, en abr\u00e9g\u00e9 CC-KING. (Image : Fraunhofer IOSB)<\/figcaption><\/figure>\n

Les d\u00e9fis de l'ing\u00e9nierie de l'IA proviennent des caract\u00e9ristiques des m\u00e9thodes bas\u00e9es sur l'IA : La performance des syst\u00e8mes techniques qui utilisent des m\u00e9thodes d'apprentissage automatique (ML) ne peut souvent \u00eatre que mal \u00e9valu\u00e9e \u00e0 l'avance. Il est donc difficile de faire des d\u00e9clarations fiables sur la s\u00e9curit\u00e9 et la fiabilit\u00e9. En contrepartie, les avantages potentiels sont importants : Utilis\u00e9es avec succ\u00e8s, les m\u00e9thodes pilot\u00e9es par les donn\u00e9es peuvent souvent prendre des d\u00e9cisions plus rapidement et mieux que ne le feraient des m\u00e9thodes d\u00e9velopp\u00e9es de mani\u00e8re classique. Elles soutiennent ainsi l'homme, le d\u00e9chargent et le compl\u00e8tent. Dans la production industrielle, les proc\u00e9d\u00e9s ML permettent d'obtenir des produits de meilleure qualit\u00e9 et donc plus durables, d'augmenter l'efficacit\u00e9 des ressources ou de permettre une maintenance pr\u00e9dictive. Dans le domaine de la mobilit\u00e9, les proc\u00e9d\u00e9s ML peuvent augmenter la s\u00e9curit\u00e9 de conduite, par exemple par le freinage d'urgence dans les situations dangereuses, et ainsi sauver des vies.<\/p>\n

Pour int\u00e9grer de mani\u00e8re efficace et efficiente des composants bas\u00e9s sur l'IA dans des applications existantes ou nouvelles, une proc\u00e9dure syst\u00e9matique est essentielle. Les mod\u00e8les de proc\u00e9dure \u00e9tablis de l'ing\u00e9nierie des syst\u00e8mes sont con\u00e7us pour des syst\u00e8mes techniques complexes. L'utilisation de l'IA et de la ML pose toutefois de nouveaux d\u00e9fis qu'un mod\u00e8le de proc\u00e9dure d\u00e9di\u00e9 devrait explicitement aborder.<\/p>\n

D\u00e9velopper et exploiter syst\u00e9matiquement des solutions d'IA avec l'ing\u00e9nierie de l'IA<\/strong><\/h2>\n

PAISE\u00ae (une marque verbale d\u00e9pos\u00e9e pour les produits des classes 9 et 42 de Nice), le Process Model for AI Systems Engineering, est sp\u00e9cialement con\u00e7u pour le d\u00e9veloppement et l'exploitation de syst\u00e8mes bas\u00e9s sur l'IA. Il combine des approches issues de l'informatique et de la mod\u00e9lisation pilot\u00e9e par les donn\u00e9es avec celles des disciplines d'ing\u00e9nierie classiques afin de surmonter les d\u00e9fis. AI Systems Engineering, que l'on peut traduire par ing\u00e9nierie de l'IA, est le nom que les scientifiques* donnent \u00e0 l'approche interdisciplinaire sur laquelle ils travaillent depuis le milieu des ann\u00e9es 2020. \"Avec l'ing\u00e9nierie de l'IA, nous voulons syst\u00e9matiser le d\u00e9veloppement et l'exploitation de solutions bas\u00e9es sur l'IA. Ce n'est que si les m\u00e9thodes d'IA peuvent \u00eatre utilis\u00e9es de mani\u00e8re fiable du point de vue de l'ing\u00e9nierie qu'il y a une chance d'exploiter le potentiel \u00e9lev\u00e9 de cr\u00e9ation de valeur\", explique le Prof. Dr.-Ing. habil. J\u00fcrgen Beyerer, directeur du Fraunhofer IOSB et du directoire scientifique au CC-KING, le centre de comp\u00e9tences de Karlsruhe pour l'ing\u00e9nierie de l'IA. \"Avec PAISE\u00ae, nous avons cr\u00e9\u00e9 un ensemble d'instruments qui fournit un guide pratique, en particulier aux petites et moyennes entreprises, pour atteindre cet objectif\".<\/p>\n

Lors du d\u00e9veloppement, il peut \u00eatre difficile d'estimer \u00e0 l'avance la performance d'un syst\u00e8me cyber-physique global comportant des \u00e9l\u00e9ments d'IA. \"Il peut ainsi \u00eatre n\u00e9cessaire d'apporter des modifications \u00e0 la conception de haut niveau du syst\u00e8me global, m\u00eame \u00e0 un stade tardif\", explique Constanze Hasterok, scientifique au Fraunhofer IOSB et \u00e9ditrice du mod\u00e8le PAISE\u00ae. \"Cet effet se produit notamment lorsque les mod\u00e8les ML finaux sont entra\u00een\u00e9s avec des donn\u00e9es issues du fonctionnement r\u00e9el. Or, dans le cas de nouveaux d\u00e9veloppements, des donn\u00e9es de haute qualit\u00e9 issues de l'exploitation ne sont typiquement disponibles que tardivement\". Pour l'exploitation, il est n\u00e9cessaire de surveiller et, id\u00e9alement, d'adapter automatiquement les mod\u00e8les ML lorsque les syst\u00e8mes et leurs conditions environnementales peuvent changer au fil du temps.<\/p>\n

A cela s'ajoutent des difficult\u00e9s de personnel : En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, les entreprises - surtout celles de taille moyenne - ne disposent pas de leurs propres experts en IA. En m\u00eame temps, les responsables doivent savoir quelle expertise en IA devrait \u00eatre disponible \u00e0 long terme pour l'exploitation de syst\u00e8mes bas\u00e9s sur l'IA et comment le processus de d\u00e9veloppement et ses r\u00e9sultats interm\u00e9diaires doivent \u00eatre \u00e9valu\u00e9s.<\/p>\n

D\u00e9veloppement adaptable gr\u00e2ce aux checkpoints<\/strong><\/h2>\n

PAISE\u00ae divise le processus de d\u00e9veloppement en sept phases. Les \u00e9quipes de projet dans les entreprises doivent d'abord cr\u00e9er une compr\u00e9hension commune du probl\u00e8me, d\u00e9finir les objectifs et les exigences et rassembler les solutions possibles. Le produit est ensuite divis\u00e9 en sous-syst\u00e8mes sur la base des exigences. Cette d\u00e9composition dite fonctionnelle n'est pas finale, c'est ici que commence l'approche agile du mod\u00e8le. Le d\u00e9veloppement des diff\u00e9rents composants se d\u00e9roule de mani\u00e8re cyclique, \u00e9tape par \u00e9tape, les sous-syst\u00e8mes sont affin\u00e9s et leur compatibilit\u00e9 est v\u00e9rifi\u00e9e. Chaque cycle augmente le degr\u00e9 de maturit\u00e9 de l'ensemble du syst\u00e8me.<\/p>\n

Les points de contr\u00f4le jouent un r\u00f4le important dans ce processus, comme l'explique Hasterok : \"Le concept de PAISE\u00ae bas\u00e9 sur les points de contr\u00f4le permet un processus de d\u00e9veloppement flexible. Les m\u00e9thodes ML n\u00e9cessitent souvent une approche exploratoire : on d\u00e9veloppe un composant ML \u00e0 titre de test et on v\u00e9rifie empiriquement s'il est adapt\u00e9 \u00e0 l'objectif souhait\u00e9. D'autres sous-syst\u00e8mes n\u00e9cessitent une approche cibl\u00e9e, par exemple selon des m\u00e9thodes \u00e9tablies d'ing\u00e9nierie des syst\u00e8mes pour les composants \u00e9lectroniques. Dans PAISE\u00ae, les syst\u00e8mes individuels sont d\u00e9velopp\u00e9s en parall\u00e8le, selon une proc\u00e9dure adapt\u00e9e \u00e0 chaque domaine\". Les checkpoints synchronisent tr\u00e8s t\u00f4t dans le projet l'\u00e9tat de d\u00e9veloppement des sous-syst\u00e8mes et \u00e9valuent leur interaction en tant que syst\u00e8me global. \"Contrairement aux jalons classiques, les objectifs ne sont pas d\u00e9finis de mani\u00e8re fixe pour tous les checkpoints au d\u00e9but du projet\", poursuit la scientifique. \"S'il s'av\u00e8re par exemple qu'une m\u00e9thode bas\u00e9e sur la ML n'est finalement pas la plus appropri\u00e9e, il est possible de recourir \u00e0 des m\u00e9thodes statistiques dont l'ad\u00e9quation est \u00e9valu\u00e9e au point de contr\u00f4le suivant\".<\/p>\n

\"\"
Les sept phases du mod\u00e8le de proc\u00e9dure. (Image : Fraunhofer IOSB)<\/figcaption><\/figure>\n

Quatre artefacts continus cr\u00e9ent un cadre<\/strong><\/h2>\n

L'organisation d'\u00e9quipes h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes en profite \u00e9galement : des participants aux comp\u00e9tences diff\u00e9rentes se rencontrent r\u00e9guli\u00e8rement et peuvent discuter d'aspects transversaux tels que les questions de s\u00e9curit\u00e9, de co\u00fbts ou d'\u00e9thique. La r\u00e9partition des r\u00f4les de PAISE\u00ae d\u00e9finit alors des fonctions et des responsabilit\u00e9s sp\u00e9cifiques \u00e0 chaque phase.\u00a0<\/p>\n

Outre la r\u00e9partition des r\u00f4les, il existe trois autres documentations continues des r\u00e9sultats (artefacts) dans PAISE\u00ae : le mod\u00e8le de syst\u00e8me d\u00e9crit les interd\u00e9pendances des composants individuels ; la documentation pour les contr\u00f4les externes comprend les aspects n\u00e9cessaires \u00e0 une v\u00e9rification par des tiers tels que les autorit\u00e9s ; et la documentation des donn\u00e9es saisit les m\u00e9tadonn\u00e9es des donn\u00e9es utilis\u00e9es, telles que leur source, leur qualit\u00e9, les \u00e9tapes de pr\u00e9traitement et les conditions g\u00e9n\u00e9rales de l'obtention des donn\u00e9es.<\/p>\n

\"En mettant \u00e0 disposition des m\u00e9thodes syst\u00e9matiques, nous voulons encourager les entreprises et les d\u00e9veloppeurs* \u00e0 se lancer dans des projets d'IA. PAISE\u00ae est un grand pas en avant. Il repr\u00e9sente l'ensemble du processus, de la conception \u00e0 l'exploitation et \u00e0 la maintenance, en passant par l'acquisition de donn\u00e9es, et aborde toutes les difficult\u00e9s qui peuvent se pr\u00e9senter d'un point de vue technique lors de la mise en \u0153uvre d'un projet d'IA\", explique le Dr Thomas Usl\u00e4nder, chef de d\u00e9partement \u00e0 l'IOSB Fraunhofer et chef de projet de CC-KING.<\/p>\n

Un livre blanc sur ce sujet est disponible \u00e0 t\u00e9l\u00e9charger ici<\/a>.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die Herausforderungen im KI-Engineering entstehen aus den Eigenschaften von KI-basierten Methoden: Die Leistungsf\u00e4higkeit von technischen Systemen, die Methoden des maschinellen Lernens (ML) nutzen, kann im Voraus oft nur schlecht eingesch\u00e4tzt werden. Dies erschwert verl\u00e4ssliche Aussagen \u00fcber Sicherheit und Zuverl\u00e4ssigkeit. Dem steht ein gro\u00dfer m\u00f6glicher Nutzen gegen\u00fcber: Erfolgreich eingesetzt, k\u00f6nnen datengetriebene Verfahren Entscheidungen h\u00e4ufig schneller und […]<\/p>","protected":false},"author":10,"featured_media":15641,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[4448],"tags":[3372,5196,3435,3508],"class_list":["post-15631","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-allgemein","tag-digitalisierung","tag-engineering","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-projektmanagement"],"acf":[],"yoast_head":"\nFraunhofer-Institut ver\u00f6ffentlicht Vorgehensmodell f\u00fcr KI-Engineering - MQ Management und Qualit\u00e4t<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Forschende im Karlsruher Kompetenzzentrum f\u00fcr KI-Engineering haben ein systematisches Vorgehensmodell f\u00fcr KI-Projekte entwickelt.\" \/>\n<meta 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