En raison de la récente pénurie de main-d'œuvre au Japon, de nombreuses entreprises ont éprouvé des difficultés à recruter suffisamment de personnel. Pour résoudre ces problèmes, mais aussi pour améliorer l'efficacité opérationnelle et l'expérience client, de nombreuses entreprises s'intéressent désormais au développement d'applications d'IA.

Pour développer une application d'IA, il est important de comprendre comment se préparer et par où commencer.
Dans cet article, nous expliquons les principales considérations relatives au développement d'applications d'IA au Japon, y compris le processus de développement de base, les principales méthodes de développement, les compétences nécessaires et les estimations de coûts.

Points clés à retenir

• Lors du développement d'une application d'IA, les entreprises peuvent utiliser des modèles d'IA et des interfaces de programmation d'applications (API) d'IA pour implémenter des fonctionnalités qui prennent en charge les opérations de l'entreprise, permettent l'analyse des données et améliorent l'expérience client.
  
• Les entreprises peuvent développer des applications d'IA à l'aide d'outils à programmation schématique et sans code, d'API d'IA, de cadriciels et de modèles préentraînés, ce qui leur permet de développer des applications d'IA simples sans expérience de développement spécialisée.
  
• Il est important de sélectionner des fonctionnalités d'IA adaptées à l'objectif de l'application, d'organiser les données, d'effectuer des tests, d'améliorer la précision et d'apporter des améliorations après le lancement.
  
• Lors de l'offre ou de la vente d'applications d'IA au Japon, il est important de prendre en compte des questions telles que la protection des données personnelles, les droits d'auteur et la loi japonaise sur les transactions commerciales spécifiées.
  
• Les coûts de développement d'une application d'IA varient en fonction de son échelle et de ses fonctionnalités. Ils peuvent aller d'environ 500 000 ¥ à 5 000 000 ¥ pour une application simple, tandis qu'un système d'IA à grande échelle peut coûter des dizaines de millions de yens ou plus.
  

Qu'est-ce que le développement d'applications d'IA?

Le développement d'applications d'IA est le processus de création d'applications qui intègrent des modèles d'apprentissage automatique (ML) et d'IA. Le développement d'applications d'IA est aujourd'hui extrêmement diversifié et a été largement adopté dans divers domaines, y compris la détection de la fraude, l'analyse des risques, la prévision de la demande, la personnalisation et les agents d'IA.

Contrairement aux applications traditionnelles qui fonctionnent selon une logique établie au préalable, les applications d'IA utilisent des modèles d'IA et des interfaces de programmation d'applications (API) pour offrir des fonctions avancées, telles que la prédiction, l'analyse et le traitement du langage naturel (NLP). Par conséquent, lors du processus de développement, il est important d'intégrer une conception de données qui produit des résultats précis et permet des améliorations continues après le lancement.

Grâce à la disponibilité croissante des outils sans code et des API qui utilisent les fonctionnalités d'IA, les particuliers peuvent développer des applications d'IA. Avec l'adoption généralisée des interfaces utilisateur (UI) de recherche et de clavardage par IA, l'accent est de plus en plus mis sur la conception du contenu et la convivialité qui tiennent compte de l'optimisation pour l'IA (AIO).

Principales méthodes de développement d'applications d'IA

Bien que le « développement d'applications d'IA » soit un terme large, il existe diverses approches pour concevoir des applications d'IA. Les compétences requises, les coûts et les niveaux de flexibilité varient selon la méthode de développement.

Outils sans code et à programmation schématique

Grâce aux outils sans code et à programmation schématique, vous pouvez développer une application d'IA avec des connaissances limitées en programmation. Bon nombre de ces outils permettent aux développeurs de concevoir intuitivement des écrans et des fonctionnalités à l'aide d'interfaces de type glisser-déposer. Vous pouvez utiliser ces outils pour développer des prototypes et des applications d'IA à petite échelle.

API

En utilisant des API d'IA, telles que l'API Gemini et l'API OpenAI, vous pouvez intégrer une variété de fonctionnalités d'IA dans votre application, y compris la détection de la fraude, l'analyse des données et les fonctionnalités d'agent d'IA. Un autre avantage est le développement simple et rapide, car les API utilisent des services d'IA existants.

Cadriciels et bibliothèques d'IA

Vous pouvez concevoir et entraîner des modèles d'IA à l'aide de cadriciels et de bibliothèques d'IA, tels que TensorFlow, PyTorch et MXNet. Bien que cette méthode offre un degré élevé de flexibilité, elle nécessite également des connaissances en programmation et en ML.

Modèles d'IA existants

En utilisant des modèles d'IA préentraînés et l'apprentissage automatique automatisé (AutoML), vous pouvez implémenter des fonctionnalités d'IA sans développer de modèles d'IA à partir de zéro. Par exemple, vous pouvez adapter les modèles d'IA existants aux besoins spécifiques de votre entreprise en utilisant l'apprentissage par transfert. L'avantage de cette méthode est que vous pouvez développer une application d'IA avec des délais et des coûts de développement réduits.

Étapes de base du développement d'applications d'IA

Les étapes les plus importantes lors du développement d'une application d'IA incluent la sélection des fonctions d'IA qui répondent à vos besoins, la conception des structures de données et l'évaluation de l'exactitude. Cependant, avec la popularité récente des outils sans code et des API d'IA, il est devenu plus facile de développer des applications d'IA sans expérience spécialisée en développement. Ci-dessous, nous abordons le processus de base du développement d'applications d'IA.

Déterminer l'objectif et la méthode de développement de l'application

La technologie d'IA requise varie en fonction des fonctions que vous souhaitez implémenter. Clarifiez ce que vous souhaitez accomplir avec votre application d'IA.

Vous pouvez créer certaines applications à l'aide d'outils sans code ou d'API d'IA. D'autres nécessitent des cadres d'IA ou des modèles personnalisés. Prenez en compte les fonctions que vous souhaitez implémenter, la portée du développement et votre niveau de compétence, et choisissez la méthode de développement qui vous convient le mieux.

Développer et tester à petite échelle

Lors du développement d'une application d'IA, il est préférable de commencer à petite échelle pour maintenir les coûts et les risques de développement à un niveau bas. Plutôt que d'implémenter toutes les fonctions dès le début, introduisez l'IA dans un cadre limité, comme des fonctions ou des opérations spécifiques. Cela peut faciliter l'apport d'améliorations.

Collecter des données

La qualité des données fournies à l'IA est importante. Étant donné que les biais et les idées préconçues dans les données peuvent affecter les prédictions de l'IA, il est important de s'assurer que les données ne sont pas biaisées en faveur d'informations particulières.

Il est également important d'exclure les données inutiles lors de la collecte d'informations en fonction de l'objectif prévu de l'application d'IA. Les données inutiles peuvent inclure les données client, les données produit et les historiques de demandes d'information. Organisez les données dans un format facile à assimiler et à analyser pour l'IA.

De plus, assurez-vous de concevoir des règles pour la génération d'invites et de réponses afin d'améliorer l'exactitude de l'IA.

Effectuer des tests et améliorer l'exactitude

Il est important d'exploiter les applications d'IA et de les tester et de les améliorer de façon répétée après l'étape de développement. Vérifiez les réponses et les prédictions de l'IA pour vous assurer que les réponses et les résultats sont corrects et naturels.

De plus, révisez les invites et les données, et ajustez le modèle d'IA en fonction des modèles d'utilisation. Parfois, l'IA peut générer des informations incorrectes qui semblent naturelles. Assurez-vous d'effectuer des vérifications régulières.

Compétences et connaissances requises pour le développement d'applications d'IA

Lors du développement d'une application d'IA, des connaissances en programmation et en IA peuvent faciliter le processus. Cependant, le niveau de compétence requis varie en fonction de la méthode de développement. La meilleure approche consiste à décider quelle méthode utiliser en fonction de vos objectifs d'entreprise.

Programmation

Lors du développement d'une application d'IA, des connaissances en programmation sont utiles pour implémenter des fonctions d'IA et intégrer des API.

Python est devenu le principal langage utilisé dans le développement d'IA car il est simple à écrire et offre une multitude de bibliothèques axées sur l'IA. Des connaissances en JavaScript et dans d'autres langages faciliteront également le développement d'une interface utilisateur.

Lorsque vous utilisez des services d'IA externes, vous devez également avoir des connaissances en intégration d'API, ainsi que des connaissances en bases de données pour gérer les données.

IA et AM

Une compréhension de base des modèles d'IA et de l'AM est utile pour développer une application d'IA.

Par exemple, les réponses et les prédictions fournies par l'IA varient en fonction des données qui lui sont fournies. Par conséquent, il est important d'examiner comment organiser les données et améliorer leur exactitude. Lors de l'utilisation de l'IA générative, vous devez également savoir comment créer des invites qui fournissent des instructions appropriées à l'IA.

Considérations clés pour le développement d'applications d'IA

Il est important de garder à l'esprit les points suivants lors du développement d'une application d'IA :

• Fausses informations
  Les modèles d'IA et les données d'entraînement peuvent contenir des informations incorrectes ou obsolètes, ce qui pourrait amener l'IA à fournir des réponses inexactes.
  
• Données personnelles et sécurité
  Lors du traitement des informations client et des données internes, la protection de la vie privée et les mesures de sécurité sont importantes.
  
• Droits d'auteur et conditions d'utilisation
  Lorsque vous utilisez des données textuelles et d'images existantes, vous devez également tenir compte des lois sur les droits d'auteur et des conditions d'utilisation du service.
  
• Informations requises en vertu de la loi japonaise sur les transactions commerciales spécifiques
  Si vous vendez des applications payantes à des clients japonais ou si vous proposez des achats intégrés, vous êtes également tenu d'afficher certaines informations, telles que le nom, le numéro de téléphone et l'adresse de votre entreprise. Cela est conforme à la loi japonaise sur les transactions commerciales spécifiques. Lorsque vous proposez des applications d'IA au Japon, vous devez également respecter diverses autres lois et réglementations applicables au Japon, y compris la loi sur les services de paiement.
  
• Frais d'utilisation de l'API
  Il est important de noter que de nombreuses API d'IA sont proposées selon un modèle de paiement à l'utilisation. Par conséquent, les coûts d'exploitation peuvent augmenter en fonction de l'utilisation.
  

Délais et coûts estimés pour le développement d'applications d'IA

Les délais et les coûts de développement d'une application d'IA varient considérablement. Ils dépendent de la méthode de développement et des fonctions implémentées.

Les délais et les coûts décrits ici sont des estimations pour le développement d'applications d'IA au Japon. Ils peuvent varier considérablement en fonction des fonctions d'IA implémentées, de l'intégration avec des systèmes externes, du volume de données, des exigences de sécurité et d'autres facteurs.

Foire aux questions

Dans cette section, nous répondons à quelques questions fréquemment posées sur le développement d'applications d'IA au Japon.

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