Financer la R&D en intelligence artificielle
Systèmes d'IA appliqués, du modèle spécialisé à l'architecture d'agents, où l'on ignore au départ si le niveau de performance visé est atteignable sur la tâche traitée.
PyTorchJAXHugging FaceMLOpsRAGquantificationinférence embarquée
La limite
Ce qui distingue la recherche de l'intégration
Sur cette technologie, c'est ce tri qui détermine la part du travail réellement valorisable.
- L'objectif de performance n'est pas atteignable en appliquant une architecture publiée à un jeu de données propre : il faut concevoir, tester et écarter des approches
- Le travail porte sur une contrainte dure — latence, coût par inférence, taille mémoire, robustesse à la dérive — qui rend inopérante la solution documentée
- Les campagnes d'entraînement sont tracées avec leurs hypothèses, leurs métriques et leurs échecs
- Les données du domaine posent un problème méthodologique en elles-mêmes : rareté, déséquilibre de classes, bruit d'annotation, absence de vérité terrain
Ce qui est habituellement écarté
- Intégration d'un modèle propriétaire via API avec du prompt engineering : l'incertitude porte sur le produit, pas sur la technique
- Fine-tuning suivant une procédure documentée sans obstacle technique identifié
- Absence de trace d'expérimentation : sans historique des essais, des hypothèses et des résultats, la démonstration ne tient pas lors d'un contrôle
Postes de dépenses
Ce qu'engage réellement une équipe en intelligence artificielle
- Temps d'ingénieurs et de chercheurs sur la conception d'architectures et les campagnes d'entraînement
- Calcul GPU consommé par les entraînements et les recherches d'hyperparamètres
- Constitution, annotation et contrôle qualité de jeux de données spécifiques au domaine
- Conception de protocoles et de jeux d'évaluation quand aucun benchmark public ne couvre la tâche
- Itérations d'expérimentation abandonnées, qui documentent les impasses techniques
Dispositifs
Intelligence artificielle dispositif par dispositif
Chaque dispositif regarde ces travaux avec ses propres critères.
Les secteurs qui mobilisent cette technologie
- DeeptechEntreprises fondées sur une rupture scientifique, généralement le profil où la qualification de recherche est la plus solide et la plus documentée.
- HealthtechTechnologies de santé, où le statut de dispositif médical et la protection des données de santé conditionnent l'essentiel du travail technique.
- FintechServices financiers logiciels, où la contrainte réglementaire et les exigences de traçabilité façonnent l'architecture technique.
- Industrie 4.0Numérisation de la production, où la difficulté vient de l'environnement industriel réel plus que des algorithmes employés.
- OutilComparer les dispositifs