Si vous recherchez IBM Watsonx, vous ne cherchez probablement pas un autre discours motivant sur le thème « L'IA est l'avenir ». Vous recherchez des informations pratiques : comment créer un modèle, le déployer en toute sécurité, le gérer correctement et le maintenir en fonctionnement dans le monde réel, sans que votre initiative ne reste bloquée dans un mode pilote sans fin.
Et vous n'êtes pas seul. Une étude IBM a révélé que près de 40 % des projets d'IA lancés entre 2023 et 2025 n'ont toujours pas dépassé le stade des projets pilotes. Ce n'est pas parce que la technologie échoue, mais parce que les équipes ont du mal à coordonner le travail humain autour du développement de modèles.
Les équipes se retrouvent bloquées dans la gestion des approbations, de la documentation, de l'accès aux données et des contrôles des risques. C'est précisément ce que ce guide vous aidera à résoudre.
Nous vous montrerons comment utiliser IBM Watsonx pour les initiatives d'IA en entreprise. Vous apprendrez également à gérer la coordination des projets, la documentation et les flux de travail interfonctionnels qui déterminent réellement le succès ou l'échec de votre initiative d'IA.
Qu'est-ce qu'IBM Watsonx ?
IBM Watsonx est une plateforme d'IA et de données de niveau entreprise conçue pour aider les organisations à créer, déployer et gérer des modèles d'IA à grande échelle. Il ne s'agit pas d'un outil unique, mais d'une plateforme intégrée qui combine quatre composants principaux : Watsonx. Orchestrate, Watsonx. AI, Watsonx. Data et Watsonx. Governance.
Pourquoi utiliser IBM Watsonx ?
Contrairement aux anciens produits IBM Watson, watsonx est spécialement conçu pour l'ère de l'IA générative. Il vise à rendre les modèles de base et les capacités des grands modèles linguistiques (LLM) accessibles aux entreprises. Gartner prévoit que plus de 80 % des entreprises auront déployé des applications Gen-AI d'ici 2026.
watsonx vous offre également une grande flexibilité en matière de modèles. Il fournit l'assistance pour les modèles Granite d'IBM et une bibliothèque d'options tierces, ce qui vous permet de choisir celui qui correspond le mieux à votre cas d'utilisation et à votre profil de risque. Et si vous avez besoin d'un modèle plus performant pour votre domaine, vous pouvez utiliser des techniques telles que le réglage rapide pour l'adapter plus rapidement, sans avoir à le reconstruire à partir de zéro.
Composants essentiels de la plateforme IBM watsonx
Les équipes d'entreprise perdent énormément de temps à « évaluer les plateformes d'IA » sans savoir ce qu'elles contiennent réellement. C'est ainsi que l'on se retrouve avec des attentes déçues et des déploiements chaotiques.
IBM Watsonx repose sur quatre piliers fondamentaux, conçus pour fonctionner ensemble et couvrir l'ensemble du cycle de vie de l'IA de bout en bout :
- watsonx. ai : il s'agit du studio d'IA où votre équipe formera, validera, ajustera et déploiera des modèles de base et des modèles d'apprentissage automatique. Il comprend un laboratoire de prompt pour expérimenter les prompts, un studio d'ajustement pour adapter les modèles et une bibliothèque de modèles prédéfinis pour vous aider à démarrer.
- watsonx. orchestrate : Il s'agit de la couche « agentique » de watsonx, où l'IA ne se contente pas de répondre à des questions, mais passe à l'action. Elle vous permet d'utiliser des agents IA préconfigurés ou personnalisés (construits sans code ou avec code) qui peuvent achever des tâches réelles dans vos outils et vos flux de travail. Vous pouvez également exécuter une orchestration multi-agents, où différents agents collaborent.
- watsonx. data : il s'agit d'un magasin de données basé sur une architecture lakehouse, qui combine les avantages des lacs de données et des entrepôts de données. Il gère la virtualisation des données, offre des capacités de stockage vectoriel pour l'IA générative et effectue la connexion à vos données d'entreprise, où qu'elles se trouvent.
- watsonx. governance : il s'agit d'une boîte à outils permettant de gérer le cycle de vie de l'IA avec confiance et transparence. Elle offre des fonctionnalités permettant de suivre la traçabilité des données, de détecter les biais des modèles, de contrôler la conformité et d'appliquer automatiquement les politiques.
📚 À lire également : IA générative vs IA prédictive
Cas d'utilisation de l'IA d'entreprise pour IBM Watsonx
Si vous investissez dans des plateformes d'IA puissantes sans identifier de cas d'utilisation clairs, vous vous retrouverez avec des projets pilotes coûteux qui n'atteindront jamais le stade de la production et n'apporteront aucune valeur commerciale réelle.
Pour vous donner un peu de contexte : seules 5 % des organisations ont enregistré une réussite totale pour étendre 70 % ou plus de leurs projets pilotes d'IA générique.
Il n'est donc pas étonnant que cela entraîne un gaspillage de ressources et un scepticisme des parties prenantes quant à la valeur de l'IA.
La solution est pourtant simple. Au lieu de vous perdre dans les possibilités techniques, concentrez-vous sur des cas d'utilisation pratiques et prêts à être mis en production qui résolvent de réels problèmes d'entreprise. Voici quelques exemples pour vous aider à réfléchir :
- Automatisation du service client : créez des assistants IA qui traitent les demandes courantes des clients en extrayant directement les réponses des bases de connaissances de votre entreprise à l'aide de la génération augmentée par la récupération (RAG).
- Intelligence documentaire : extrayez automatiquement des informations et des données clés à partir de documents non structurés tels que des contrats, des rapports et des factures, à une échelle qui serait impossible à atteindre pour des équipes humaines.
- Génération et modernisation de code : accélérez les flux de travail de développement logiciel et l'efficacité de l'ingénierie en utilisant l'IA pour générer du nouveau code, expliquer le code existant ou aider à moderniser les applications héritées.
- Recherche de connaissances : donnez à vos employés les moyens de trouver rapidement des réponses en créant un moteur de recherche sur le lieu de travail qui couvre toutes les sources de données cloisonnées de votre entreprise.
- Prévision de la demande : appliquez des modèles d'IA à vos données historiques pour prévoir avec plus de précision les besoins en stocks, l'allocation des ressources et les tendances futures du marché.
- Résumé des appels : générez automatiquement des résumés et des éléments à prendre en compte à partir des appels au service client ou des réunions avec l’équipe commerciale, ce qui vous permet de gagner du temps et de vous assurer que rien ne passe entre les mailles du filet.
💡 Conseil de pro : Chacun de ces cas d'utilisation est un projet complexe qui génère son propre travail : cycles d'ingénierie rapide, tests de modèles et examens par les parties prenantes.
Lorsque le développement de l'IA se fait dans watsonx, mais que la coordination des projets, la documentation et la communication sont dispersées entre différents outils, vous êtes confronté au redoutable problème de la prolifération des tâches. Les équipes perdent des heures à rechercher des informations, à passer d'une application à l'autre et à répéter les mises à jour sur plusieurs plateformes.
Éliminez la dispersion du travail et assurez la cohésion de votre équipe en gérant tous vos projets d'IA en un seul endroit grâce à l'environnement de travail convergé de ClickUp. Il s'agit d'une plateforme unique et sécurisée où les projets, les documents, les discussions et les analyses cohabitent.
Comment démarrer avec IBM Watsonx
Se lancer avec IBM Watsonx n'est pas aussi intimidant qu'il n'y paraît à première vue. Les équipes se retrouvent souvent bloquées simplement parce qu'elles ne disposent pas d'un plan de mise en œuvre clair, de l'installation à l'utilisation effective.
Nous avons résolu ce problème pour vous grâce à cette feuille de route étape par étape :
Étape 1 : Configurez votre environnement watsonx
Vous devez d'abord provisionner votre instance Watsonx via IBM Cloud. Cela implique de créer un compte, de configurer des groupes de ressources pour vos projets et de définir les permissions IAM (Identity and Access Management).
Vous générerez également des clés API pour l'accès programmatique et devrez définir les rôles des utilisateurs dès le début. Réfléchissez à qui devrait former les modèles d'IA de votre organisation, qui peut les déployer et qui a seulement besoin d'afficher les résultats. Vous serez heureux de ne pas avoir à vous occuper des problèmes de sécurité plus tard.
💡 Conseil de pro : utilisez un environnement de travail de gestion de projet pour suivre toutes les activités d'installation. Créez des tâches ClickUp pour attribuer les responsabilités pour chaque étape d'installation et utilisez ClickUp Docs pour documenter les décisions clés, créant ainsi un registre vivant qui deviendra inestimable pour l'intégration des nouveaux membres de l'équipe.
Étape 2 : Connectez vos sources de données d'entreprise
Ensuite, vous connecterez watsonx. data à vos sources de données existantes, qu'elles se trouvent dans des bases de données, des lacs de données ou des stockages cloud. Cette étape implique la préparation des données, y compris le mappage des schémas (pour vous assurer que votre structure de données est compatible avec watsonx) et l'exécution de contrôles de qualité des données. Vous identifierez également les données qui sont réellement pertinentes pour vos modèles d'IA.
Pour des cas d'utilisation tels que la recherche de connaissances alimentée par l'IA, vous devrez préparer vos documents pour la génération augmentée par la récupération (RAG). Cela implique :
- Chunking : diviser des documents volumineux en segments plus petits et consultables.
- Intégration : création de représentations numériques de ces blocs que les modèles d'IA peuvent comprendre et comparer.
Cette phase de connexion des données est souvent la plus longue et la plus difficile d'un projet d'IA. Pourquoi ? Parce que les données de l'entreprise sont notoirement désorganisées et cloisonnées entre les différents services. Pour les rassembler, il faut une coordination entre les ingénieurs de données, les équipes de sécurité et les chefs d'entreprise.
📮ClickUp Insight : Seuls 39 % des personnes interrogées dans le cadre de notre sondage déclarent que leurs fichiers, notes et documents sont parfaitement organisés.
Pour tout le monde, les informations sont souvent stockées à différents endroits : une application de chat, des e-mails, un disque dur et des outils de gestion des données. L'effort mental nécessaire pour se souvenir où se trouve chaque élément peut être aussi épuisant que la tâche elle-même.
La recherche d'entreprise dans ClickUp vous offre une barre de recherche unique qui vous permet d'accéder à des tâches, des documents et des discussions à partir d'un seul point d'entrée. Vous avez besoin d'informations spécifiques ? Demandez à ClickUp Brain, qui rassemblera rapidement les détails les plus pertinents. Au lieu de reconstituer le contexte à partir de leur mémoire, les utilisateurs peuvent se remettre au travail avec clarté et sans perdre leur élan.
Étape 3 : Formez et déployez vos modèles d'IA
Une fois vos données connectées, vous pouvez commencer à entraîner vos modèles. Pour ce faire, plusieurs options s'offrent à vous, chacune avec un niveau d'effort et un coût différents.
Vous pouvez :
- Utilisez des modèles de base pré-entraînés tels quels.
- Affinez un modèle existant à l'aide de vos propres données afin de le spécialiser, ou
- Formez un modèle personnalisé à partir de zéro pour répondre à des besoins très spécifiques.
Une alternative plus légère consiste à ajuster rapidement, c'est-à-dire à modifier le comportement d'un modèle à l'aide d'instructions soigneusement élaborées, sans avoir à le réentraîner entièrement.
Une fois que vous disposez d'un modèle, vous pouvez commencer le déploiement. Le processus se présente comme suit :
- Test du modèle dans un environnement de développement
- Validation dans un environnement de test
- Déploiement en production
Vous configurerez également des points de terminaison d'inférence, qui sont les points d'accès que vos applications utiliseront pour obtenir des réponses du modèle.
N'oubliez pas que la formation des modèles est un cycle itératif de tests, d'évaluations et d'ajustements. Cela peut prendre du temps, mais le retour sur investissement est incroyablement élevé si cela est fait correctement !
Si vous souhaitez créer votre propre assistant IA à l'aide d'un flux de travail similaire, regardez cette vidéo explicative :
💡 Conseil de pro : si votre objectif est d'analyser les données d'un projet (et non de créer une infrastructure IA personnalisée), vous n'avez pas besoin de former ou de déployer un modèle. Avec ClickUp Brain, vous pouvez poser des questions en anglais courant sur le travail déjà effectué dans votre environnement de travail (tâches, échéanciers, personnes assignées, estimations, temps suivi et documents) et obtenir des réponses instantanément, directement dans votre flux de travail.
Par exemple : « Quelles tâches sont les plus susceptibles de ne pas respecter les délais fixés pour ce sprint ? » ou « Dans quels domaines sous-estimons-nous systématiquement le travail ? »
Étape 4 : Intégrez watsonx à vos flux de travail existants
Vous le savez aussi bien que nous : un modèle d'IA isolé n'apporte aucune valeur ajoutée à l'entreprise ; vous devez l'intégrer dans les flux de travail de votre équipe.
Watsonx propose différentes méthodes pour faire cela, notamment des API REST, des kits de développement logiciel (SDK) pour des langages tels que Python et Node.js, ainsi que des webhooks pour les automatisations événementielles.
Envisagez également le CI/CD (intégration continue/déploiement continu) pour vos modèles d'IA afin d'automatiser les mises à jour et les restaurations en cas de problème.
C'est ainsi que vous intégrez l'IA dans les produits, les outils internes ou les automatisations que les équipes utilisent réellement.
Principales fonctionnalités d'IBM Watsonx pour les équipes d'entreprise
Vous vous sentez intimidé par tout ce que watsonx a à offrir ?
Nous vous recommandons de commencer par ces fonctionnalités importantes pour les entreprises : ✨
- Modèles et catalogue de messages : enregistrez et partagez des messages efficaces au sein de votre organisation afin que les équipes n'aient pas à réinventer constamment la roue.
- Gardrails : configurez des filtres de sécurité et des contraintes de sortie pour empêcher l'IA de générer des réponses inappropriées, non conformes à l'image de marque ou préjudiciables.
- Évaluations : mesurez la précision, la pertinence et la sécurité des modèles avant de les déployer en production.
- Assistant builder : créez des assistants IA personnalisés pour des tâches spécifiques sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie.
- Accès multimodèle : choisissez parmi une variété de modèles, notamment la série Granite d'IBM et des modèles open source tels que Llama de Meta, afin de trouver celui qui correspond le mieux à votre cas d'utilisation.
- Capacités des agents : créez des agents IA capables d'agir et d'effectuer l'automatisation de tâches, et pas seulement de générer du texte.
Si vous constatez que l'adoption des fonctionnalités stagne au cours des premiers jours de la mise en œuvre, il s'agit peut-être d'un problème de processus plutôt que d'une défaillance de watsonx lui-même.
Un catalogue de messages, par exemple, ne fonctionne que s'il s'appuie sur un flux de travail simple : qui peut soumettre des messages, qui les examine, à quoi ressemble un message « approuvé » et où les équipes sont censées trouver les messages au quotidien. Il en va de même pour les évaluations et les garde-fous : s'ils sont facultatifs ou peu clairs, les gens les contourneront pour « aller plus vite », et vous vous retrouverez avec des résultats incohérents (et un casse-tête en matière de gouvernance).
La bonne nouvelle ? La plupart de ces problèmes peuvent être facilement résolus grâce à une propriété établie, des points de contrôle clairs et des normes partagées avant de passer à une utilisation à grande échelle.
Gouvernance et sécurité des données dans IBM Watsonx
Si vous avez déjà essayé de mettre en œuvre un projet d'IA au sein d'une véritable entreprise, vous savez comment cela se passe : le modèle fonctionne, la démonstration est convaincante... puis la sécurité intervient avec des questions qui bloquent tout.
Sur quelles données est-il entraîné ? Où sont-elles stockées ? Qui peut y accéder ? Peut-il divulguer des informations sur les clients ? Que se passe-t-il s'il hallucine ?
Et si vous n'avez pas de réponses claires (et de documentation), le projet n'avance pas : il reste bloqué dans les limbes de la « revue de sécurité » pendant que les services juridiques, de gestion des risques et informatiques se livrent à douze rounds de discussions, retardant ainsi le déploiement.
Le composant watsonx. governance est conçu pour résoudre ce problème en fournissant des outils pour la conformité et la gestion des risques liés à l'IA.
- Lignée des données : suivez précisément l'origine de vos données et leur transformation tout au long du pipeline IA.
- Contrôle d'accès : utilisez le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) et le contrôle d'accès basé sur les attributs (ABAC) pour définir précisément qui peut accéder à quels modèles et données.
- Pistes d'audit : conservez un journal complet et immuable de toutes les activités de formation, de déploiement et d'inférence des modèles à des fins de rapports de conformité.
- Détection des biais : utilisez des outils intégrés pour identifier et atténuer les biais potentiels dans les résultats de votre modèle avant qu'ils ne parviennent au client.
- Application des politiques : mettez en place des garde-fous automatisés qui empêchent l'IA de se comporter de manière non conforme.
Ces fonctionnalités fournissent l'assistance pour les principaux cadres de conformité tels que le RGPD, HIPAA et SOC 2.
💡 Conseil de pro : la gouvernance ne concerne pas seulement les outils, mais aussi les processus et la documentation.
Créez une source unique de vérité et une piste transparente et vérifiable qui satisfait même les équipes de sécurité les plus prudentes en hébergeant toute votre documentation de gouvernance dans ClickUp Docs et en effectuant le suivi des examens de conformité et des approbations avec les tâches ClickUp.
📮 ClickUp Insight : 88 % des personnes interrogées dans le cadre de notre sondage utilisent l'IA pour leurs tâches personnelles, mais plus de 50 % hésitent à l'utiliser au travail. Les trois principaux obstacles ? Le manque d'intégration transparente, les lacunes en matière de connaissances ou les préoccupations liées à la sécurité.
Mais que se passe-t-il si l'IA est intégrée à votre environnement de travail et est déjà sécurisée ? ClickUp Brain, l'assistant IA intégré à ClickUp, rend cela possible. Il comprend les invites en langage naturel, résolvant ainsi les trois problèmes liés à l'adoption de l'IA tout en établissant la connexion entre vos chats, tâches, documents et connaissances dans l'ensemble de l'environnement de travail. Trouvez des réponses et des informations en un seul clic !
📮 ClickUp Insight : 88 % des personnes interrogées dans le cadre de notre sondage utilisent l'IA pour leurs tâches personnelles, mais plus de 50 % hésitent à l'utiliser au travail. Les trois principaux obstacles ? Le manque d'intégration transparente, les lacunes en matière de connaissances ou les préoccupations liées à la sécurité.
Mais que se passe-t-il si l'IA est intégrée à votre environnement de travail et est déjà sécurisée ? ClickUp Brain, l'assistant IA intégré à ClickUp, rend cela possible. Il comprend les invites en langage naturel, résolvant ainsi les trois problèmes liés à l'adoption de l'IA tout en effectuant la connexion de vos chats, tâches, documents et connaissances dans l'ensemble de l'environnement de travail. Trouvez des réponses et des informations en un seul clic !
Comment intégrer IBM Watsonx à votre pile technologique
Les plateformes d'IA deviennent rapidement des silos isolés si elles ne sont pas connectées aux outils que votre équipe utilise déjà. Cela oblige les utilisateurs à transférer manuellement les informations entre les systèmes, ce qui est lent, source d'erreurs et entraîne la perte du contexte précieux qui rend l'IA utile en premier lieu.
Watsonx peut être intégré à la fois au niveau de l'infrastructure et au niveau des applications.
Connexion de l'infrastructure :
- Connectivité cloud : utilisez des services tels que AWS PrivateLink ou VPC peering pour assurer la sécurité des connexions à votre infrastructure cloud existante.
- Plateformes de conteneurs : déployez sur des plateformes telles qu'OpenShift pour les environnements cloud hybrides.
- Plateformes de données : utilisez des connecteurs natifs pour lier des entrepôts de données tels que Snowflake et Databricks.
- Streaming : intégrez des outils tels que Kafka pour des pipelines de données en temps réel.
Intégrations au niveau des applications :
- Systèmes CRM : effectuez la connexion avec Salesforce pour créer des applications IA personnalisées pour les clients.
- Gestion des services : intégrez ServiceNow pour automatiser les flux de travail informatiques et d'assistance.
- Applications personnalisées : utilisez les API REST et les SDK pour intégrer l'IA dans votre propre logiciel propriétaire.
Une intégration réussie dépend d'une répartition claire des responsabilités. N'oubliez pas de définir qui est chargé de la maintenance de la connexion, de la surveillance des pannes et de la gestion des mises à jour.
Bonnes pratiques pour l'utilisation d'IBM Watsonx dans les projets d'IA d'entreprise
Si vous avez déjà été déçu par des conseils génériques, nous sommes là pour vous aider. Voici quelques bonnes pratiques concrètes qui fonctionnent réellement pour les projets d'IA d'entreprise. 🛠️
- Commencez par l'ingénierie des invites avant le réglage fin : vous pouvez résoudre la plupart des cas d'utilisation avec des invites bien conçues. Économisez le temps et les frais liés au réglage fin pour le moment où vous aurez complètement achevé l'optimisation des invites.
- Mettez en œuvre des flux de travail HITL (Human-in-the-Loop): intégrez des étapes de révision manuelle dans vos résultats d'IA, en particulier pour les applications en contact avec la clientèle ou à haut risque, où une erreur pourrait coûter cher.
- Concevez des garde-fous dès le début : n'attendez pas d'être en production pour penser à la sécurité. Intégrez dès le début des contraintes et des filtres de sécurité dans votre processus de développement.
- Créez des cadres d'évaluation avant le déploiement : définissez ce qui constitue un « bon » résultat pour votre cas d'utilisation spécifique et créez un cadre cohérent pour mesurer les performances du modèle par rapport à celui-ci.
- Prévoyez un suivi et une détection des dérives : les performances d'un modèle se dégradent naturellement au fil du temps, à mesure que le monde évolue. Intégrez l'observabilité à votre infrastructure d'IA afin de détecter ces « dérives » à un stade précoce.
- Documentez tout : conservez un enregistrement détaillé des versions des invites, des configurations des modèles et des résultats des évaluations. Vous vous en remercierez plus tard.
Limites de l'utilisation d'IBM Watsonx pour l'IA de l'entreprise
Avant de procéder à la validation du déploiement de watsonx sur plusieurs mois, il est important d'évaluer honnêtement les lacunes éventuelles de la plateforme.
- Courbe d'apprentissage : watsonx est une plateforme puissante et complexe qui nécessite une expertise technique importante pour être utilisée efficacement. Il ne s'agit pas d'une solution prête à l'emploi pour les équipes non techniques.
- Dépendance à l'écosystème IBM : bien qu'il s'intègre à des outils tiers, watsonx fonctionne mieux au sein de l'écosystème IBM au sens large, notamment IBM Cloud et Red Hat OpenShift.
- Complexité des coûts : comme la plupart des plateformes d'IA d'entreprise, watsonx comporte plusieurs éléments de coût, notamment le calcul, le stockage, les appels API et les niveaux d'assistance, ce qui peut compliquer l'établissement du budget.
- Frais généraux opérationnels : la gestion des modèles d'IA en production n'est pas une tâche ponctuelle. Elle nécessite des ressources dédiées pour la surveillance, la maintenance et les mises à jour continues.
- Lacune en matière de gestion de projet : watsonx est conçu pour le développement et la gouvernance de modèles, mais il ne comprend pas de fonctionnalités intégrées pour la gestion de projet, le suivi des tâches ou la collaboration en équipe.
💡 Conseil de pro : ces limitations ne sont pas propres à watsonx ; elles s'appliquent à presque toutes les plateformes d'IA d'entreprise. Regroupez la gestion de vos projets d'IA, la documentation et la communication de votre équipe en un seul endroit pour combler le fossé opérationnel avec ClickUp, tandis que watsonx se charge des aspects techniques de l'IA.
Alternatives à IBM Watsonx pour les projets d'IA d'entreprise
watsonx est un excellent outil, mais ce n'est pas le seul qui permette de créer et de développer une organisation axée sur l'IA.
Voici un aperçu des principales alternatives à Watsonx pour l'IA de l'entreprise :
| Plateforme | Idéal pour | Facteur clé de différenciation | Considérations |
|---|---|---|---|
| IBM Watsonx | Entreprises disposant d'une infrastructure IBM existante | Gouvernance intégrée et assistance pour le cloud hybride | Courbe d'apprentissage plus rapide |
| AWS Bedrock | Organisations natives AWS | Large sélection de modèles et intégration approfondie d'AWS | Risque de dépendance vis-à-vis du fournisseur AWS |
| Google Vertex IA | Organisations traitant de grandes quantités de données | Solides capacités MLOps et intégration BigQuery | Dépendance vis-à-vis de l'écosystème Google Cloud |
| Microsoft Azure IA | Organisations dans l'écosystème Microsoft | Connexion solide entre Copilot et Office 365 | Une architecture centrée sur Azure |
| API OpenAI | Startups et équipes axées sur le prototypage rapide | Accédez à des modèles de pointe via une API simple. | Fonctionnalités de gouvernance intégrées limitées |
En fin de compte, le choix de la plateforme appropriée dépend souvent des investissements existants de votre entreprise en matière d'infrastructure et de l'expertise technique de votre équipe.
Nous vous recommandons de faire vos propres recherches et de prendre votre temps. Testez quelques cas d'utilisation réalistes. Testez rapidement les intégrations et les exigences de gouvernance, et assurez-vous que la plateforme correspond à votre modèle opérationnel (et pas seulement à votre démonstration).
Développez votre flux de travail IA, pas seulement votre modèle
watsonx peut vous fournir la base technique nécessaire pour créer et gérer l'IA de l'entreprise, mais les résultats dépendent de ce qui se passe autour de celle-ci. Il est presque impossible d'avoir un modèle « parfait ». Concentrez-vous plutôt sur un cas d'utilisation à fort impact, obtenez les données et les autorisations nécessaires dès le début et créez un parcours reproductible, de l'expérimentation à la production.
S'il y a une chose à retenir, c'est celle-ci : l'IA ne peut évoluer que si son exécution évolue avec elle. Une propriété claire, une documentation prête à être auditée et une coordination interfonctionnelle étroite sont les éléments qui transforment un projet pilote fonctionnel en un outil fiable et réutilisable par l'entreprise.
Et ClickUp rend tout cela possible en vous offrant un environnement de travail unique pour la planification, la collaboration et la gestion du déploiement de vos initiatives IA. Alors, pourquoi attendre ? Inscrivez-vous dès aujourd'hui à ClickUp, c'est gratuit !
Foire aux questions (FAQ)
watsonx. ai est le studio d'IA permettant de créer des modèles, watsonx. data est le magasin de données permettant d'accéder aux données d'entreprise, et watsonx. governance fournit des outils pour la gestion du cycle de vie et la conformité de l'IA. Ensemble, ils forment la plateforme watsonx complète.
watsonx est un fournisseur d’infrastructure préconfigurée, de modèles de base et d’outils de gouvernance qui accélèrent le déploiement, mais il est moins personnalisable que les solutions entièrement personnalisées construites à partir de zéro sur des frameworks open source.
watsonx propose des API et des SDK pour l'intégration avec des systèmes externes, mais ne dispose pas de fonctionnalités natives de gestion de projet. Les équipes utilisent donc généralement des outils complémentaires tels que ClickUp pour gérer les projets d'IA et coordonner le travail.
Une utilisation efficace nécessite des compétences en ingénierie des données, en ML/IA et en DevOps, bien que ses outils sans code puissent réduire les obstacles pour des cas d'utilisation plus simples, comme la création d'assistants IA. /