La promesse d'un travail axé sur l'IA semble simple : des décisions plus rapides, moins de tâches fastidieuses, une collaboration plus intelligente. Mais pour la plupart des équipes, la réalité est loin de correspondre à cette promesse. Notre sondage sur la maturité de l'IA révèle que seuls 12 % des travailleurs du savoir ont pleinement intégré l'IA dans leurs flux de travail, et que 38 % ne l'utilisent pas du tout. Cet écart entre ambition et exécution est un problème de pile.
Pour constituer une véritable équipe axée sur l'IA, il faut aller au-delà des outils individuels et se demander quel type de pile prend en charge le fonctionnement de votre équipe, à tous les niveaux et dans tous les flux de travail.
Dans cet article, nous allons voir quelle pile IA convient le mieux aux équipes axées sur l'IA. Nous examinerons également comment ClickUp s'intègre dans ce tableau en tant qu'environnement de travail IA convergent conçu pour s'adapter à votre mode de fonctionnement.
Qu'est-ce qu'une pile technologique IA ?
Une pile technologique IA est l'ensemble des outils, plateformes et systèmes qu'une équipe utilise pour intégrer l'IA dans son travail quotidien. Considérez-la comme la base qui détermine le bon fonctionnement de l'IA au sein de votre organisation.
Elle comprend généralement les modèles ou assistants IA avec lesquels votre équipe interagit, les plateformes sur lesquelles le travail est effectué et les intégrations qui relient le tout.
Une pile technologique solide rend l'IA utile dans un contexte où des tâches, des discussions et des décisions sont déjà en cours. À l'inverse, une pile technologique faible relègue l'IA au second plan, comme un outil autonome que les utilisateurs doivent penser à ouvrir dans un onglet séparé.
🧠 Anecdote : même si nous considérons l'IA comme une technologie futuriste, ce concept existe depuis des milliers d'années. Dans la mythologie grecque, le dieu Héphaïstos aurait construit des robots en or pour l'aider à se déplacer.
Les couches fondamentales d'une pile technologique IA moderne
Une pile technologique IA moderne est organisée en cinq couches distinctes, chacune gérant une phase spécifique du cycle de vie de l'IA. Comprendre cette architecture en couches vous aide à identifier les lacunes, à éviter les outils redondants et à créer un système évolutif.
Chaque couche dépend des autres ; une faiblesse dans l'une d'entre elles compromet l'ensemble de la pile.
Couche de données
La couche de données est la base de votre pile. Elle gère l'ingestion, le stockage, la transformation et l'ingénierie des fonctionnalités des données brutes pour chaque modèle d'IA. Les composants clés comprennent les lacs de données pour les données brutes, les entrepôts de données pour les données structurées et les magasins de fonctionnalités pour les entrées de modèles réutilisables.
Une erreur courante consiste à disposer de sources de données cloisonnées avec des formats incohérents, ce qui rend presque impossible la reproduction d'expériences ou le débogage de problèmes de production.
🧠 Anecdote : En 1958, John McCarthy a développé LISP, un langage de programmation qui est devenu l'un des langages les plus importants pour la recherche en IA. Il est resté un outil essentiel pendant des décennies et a influencé les langages ultérieurs conçus pour le travail d'IA symbolique.
Couche de modélisation
C'est là que vos data scientists et ingénieurs ML créent, entraînent et valident les modèles. La couche de modélisation comprend des outils ML tels que PyTorch ou TensorFlow, des outils de suivi des expériences et des registres de modèles pour versionner et stocker les modèles entraînés.
Les équipes axées sur l'IA mènent des centaines d'expériences, et sans un suivi adéquat, vous pouvez facilement perdre votre modèle le plus performant ou dupliquer votre travail.
Couche infrastructure
La couche infrastructure fournit la puissance brute nécessaire pour former et exploiter des modèles à grande échelle. Cela inclut le cloud computing, comme les clusters GPU, l'orchestration de conteneurs avec Kubernetes et les orchestrateurs de flux de travail comme Airflow ou Kubeflow.
Le principal défi consiste ici à trouver le juste équilibre entre coût et performance. Un surprovisionnement épuise votre budget, tandis qu'un sous-provisionnement ralentit la vitesse d'itération de votre équipe.
Couche de service
La couche de service est celle qui transmet les prédictions de votre modèle aux utilisateurs ou à d'autres systèmes. Elle comprend des frameworks de service de modèles, des passerelles API et des outils pour l'inférence en temps réel et par lots.
De plus, l'installation n'est pas une opération ponctuelle ; vous avez besoin de mécanismes tels que les déploiements canary et les tests A/B pour mettre à jour en toute sécurité les modèles en production sans provoquer de temps d'arrêt.
🔍 Le saviez-vous ? Un sondage mené auprès de plus de 1 200 professionnels révèle que 95 % d'entre eux utilisent désormais l'IA au travail ou à la maison. La plupart font état d'une augmentation constante de la productivité et 76 % d'entre eux paient même eux-mêmes ces outils.
Couche de surveillance et de retour d'information
Une fois qu'un modèle est opérationnel, son travail ne fait que commencer.
La couche de surveillance suit les performances des modèles, détecte les dérives de données et fournit des alertes en cas de problème. Elle comprend également des pipelines de rétroaction qui renvoient les corrections des utilisateurs ou les nouvelles données vers le système, permettant ainsi à vos modèles d'apprendre et de s'améliorer continuellement au fil du temps.
Cadres et outils d'IA qui alimentent les équipes axées sur l'IA
Le marché regorge d'outils d'IA, et il est presque impossible de savoir lesquels sont prêts à être utilisés et lesquels ne sont que du battage publicitaire. Les équipes perdent un temps fou à évaluer des dizaines d'options, choisissant souvent un outil qui ne leur convient pas et qui crée une dette technique à long terme.
Voici quelques-uns des outils qui équipent aujourd'hui les équipes axées sur l'IA les plus performantes :
Ingénierie des données et des fonctionnalités
- Apache Spark gère le traitement de données à grande échelle pour les équipes qui travaillent avec des ensembles de données distribués et volumineux.
- dbt transforme les données brutes en modèles propres et structurés, prêts à être analysés et utilisés pour l'apprentissage automatique.
- Feast et Tecton gèrent les magasins de fonctionnalités, facilitant ainsi le partage et la réutilisation des fonctionnalités entre différents modèles.
🧠 Anecdote : En 1966, le gouvernement américain a financé un projet d'IA visant à traduire automatiquement le russe vers l'anglais. Après près d'une décennie de travail, le système a échoué si lamentablement que le financement a été brusquement interrompu. Cet incident isolé a déclenché le premier grand hiver de l'IA et a appris aux chercheurs que la compréhension du langage était bien plus difficile que prévu.
Développement de modèles
- PyTorch et TensorFlow sont les frameworks incontournables pour créer et entraîner des modèles d'apprentissage profond à grande échelle.
- Hugging Face Transformers fournit une bibliothèque de modèles NLP pré-entraînés que les équipes peuvent affiner pour des cas d'utilisation spécifiques.
- scikit-learn reste un choix fiable pour les tâches classiques d'apprentissage automatique telles que la classification, la régression et le clustering.
Suivi des expériences
- MLflow permet aux équipes d'enregistrer, de comparer et de reproduire des expériences tout au long du cycle de vie du développement du modèle.
- Weights & Biases offre des fonctionnalités riches de visualisation et de collaboration pour assurer le suivi des performances des modèles au fil du temps.
- Neptune est conçu pour les équipes qui ont besoin de métadonnées détaillées sur les expériences et d'un historique à long terme des expériences.
Orchestration
- Apache Airflow est largement utilisé pour la planification et la gestion de données complexes et de pipelines ML dans les environnements de production.
- Kubeflow est conçu pour les équipes qui exécutent des flux de travail ML à grande échelle sur Kubernetes.
- Prefect et Dagster offrent des approches plus modernes d'orchestration des flux de travail, avec une meilleure observabilité et une gestion des erreurs intégrée.
🚀 Avantage ClickUp : Transformez l'orchestration des flux de travail en avantage concurrentiel grâce aux Super Agents ClickUp. Il s'agit de coéquipiers IA qui vivent dans votre environnement de travail et orchestrent des flux de travail complexes entre les tâches, les documents, les chats et les outils connectés avec un contexte réel et une autonomie réelle.
Par exemple, vous pouvez intégrer automatiquement de nouveaux clients grâce à Super Agents. Il permet de :
- Analysez votre environnement de travail à la recherche de nouveaux enregistrements clients.
- Créez les modèles de projet adaptés dans ClickUp.
- Attribuez les tâches d'intégration aux bons membres de l'équipe en fonction de leur rôle et du SLA.
- Générez un e-mail de bienvenue adapté au secteur d'activité du client.
- Partagez un résumé dans votre chat d'équipe.
Tout cela fonctionne selon le calendrier prévu et s'adapte aux exceptions sans que personne n'ait à surveiller chaque étape.
Voici comment créer votre premier Super Agent dans ClickUp :
Service de modèles
- TensorFlow Serving et TorchServe sont spécialement conçus pour déployer des modèles d'apprentissage profond sous forme d'API évolutives à faible latence.
- Seldon Core fournit une couche de service flexible pour les équipes qui gèrent plusieurs modèles sur différents frameworks.
- BentoML simplifie le packaging et le déploiement des modèles, facilitant ainsi le passage du développement à la production.
Surveillance
- Evidently IA, Arize et WhyLabs détectent les problèmes de dérive des modèles et de qualité des données, et signalent lorsque les performances des modèles commencent à se dégrader en production.
- Prometheus et Grafana offrent une observabilité au niveau du système, donnant aux équipes une visibilité sur la santé de l'infrastructure ainsi que sur les performances des modèles.
🚀 Avantage ClickUp : créez un centre de commande en direct qui suit les objectifs, la charge de travail, les revenus, la durée du cycle et les risques liés à la livraison en un seul endroit grâce aux tableaux de bord ClickUp. Ajoutez ensuite des cartes IA pour faire automatiquement apparaître des informations, signaler les anomalies et recommander les prochaines étapes avant que les problèmes ne s'aggravent.
Vous pouvez ajouter un :
- Carte StandUp par l'IA : résumez les activités récentes liées à certaines tâches et certains projets sur une période donnée.
- Carte de compte rendu pour équipe IA : obtenez des résumés d'activités multi-personnes ou multi-équipes pour voir sur quoi chaque groupe a travaillé.
- Carte récapitulative sur l'IA : générez un aperçu concis du statut à l'intention des dirigeants, qui met en évidence les points positifs et ceux qui nécessitent une attention particulière.
- Fiche de suivi des projets IA : générez automatiquement un rapport d'avancement détaillé pour un espace, un dossier ou une liste spécifique.
- IA Brain Card : personnalisez vos propres instructions pour faire apparaître des informations sur mesure ou effectuer des tâches de rapports personnalisées.
Modèles linguistiques à grande échelle (LLM)
- OpenAI ChatGPT est largement utilisé pour la génération de contenu, l'aide au codage et les tâches de raisonnement au sein des équipes d'entreprise.
- Anthropic Claude traite des documents longs et complexes ainsi que des instructions nuancées, ce qui le rend particulièrement adapté aux flux de travail axés sur la recherche.
- Google Gemini offre des capacités multimodales, permettant aux équipes de travailler sur du texte, des images et des données dans une seule interface.
🚀 Avantage ClickUp : La plupart des équipes croulent sous le poids d'outils d'IA déconnectés les uns des autres : un pour la rédaction, un pour les notes, un pour les rapports et un pour l'automatisation. Le contexte se perd et la sécurité devient incertaine.
ClickUp Brain MAX rassemble tout cela dans une super application IA unifiée intégrée à votre travail.
Votre équipe dispose d'un système d'IA unique qui comprend les tâches, les documents, les chats, les tableaux de bord et les flux de travail dans leur contexte réel. Il peut répondre à des questions sur les projets, générer du contenu à partir de données en temps réel, créer des plans d'action, résumer les mises à jour et déclencher les étapes suivantes sans prolifération de l'IA. Vous pouvez également passer de ChatGPT à Claude et Gemini de manière transparente pour vos tâches.
Outils d'automatisation et de gestion des flux de travail
- Zapier connecte les applications et déclenche des flux de travail automatisés sans nécessiter d'assistance technique.
- Make offre une automatisation plus flexible aux équipes qui ont besoin d'une logique de flux de travail complexe en plusieurs étapes.
- n8n est un outil d'automatisation open source qui donne aux équipes techniques un contrôle total sur la manière dont les flux de travail sont créés et hébergés.
Plateformes de productivité basées sur l'IA
- ClickUp rassemble les tâches, les documents, le chat et l'IA dans un environnement de travail convergent, afin que les équipes n'aient pas à changer constamment d'outil pour accomplir leur travail.
- Notion IA ajoute des fonctionnalités de rédaction et de résumé à la structure existante des documents et de la base de données de Notion.
- Microsoft Copilot est intégré à la suite Microsoft 365. Il est utile pour les équipes qui travaillent déjà beaucoup avec Word, Excel et Teams.
Gestion des connaissances et recherche IA
- Glean extrait les informations des applications connectées d'une entreprise et les affiche à la demande grâce à la recherche d'entreprise.
- Guru aide les équipes à créer et à maintenir une base de connaissances centrale qui reste précise et accessible dans toute l'organisation.
🚀 Avantage ClickUp : Lorsque les équipes parlent de gestion des connaissances, le problème est que les bonnes informations n'apparaissent pas au moment où les décisions sont prises.
ClickUp Docs répond à ce besoin à la source en permettant aux équipes de saisir et de mettre à jour leurs connaissances au fur et à mesure du flux de travail.
Disons que le service des opérations ajuste une checklist des achats pendant l'intégration d'un nouveau fournisseur. Le service financier ajoute de nouvelles limites d'approbation directement dans le même document et le lie à la tâche en cours. Le service juridique clarifie une exception dans un commentaire pendant la révision. Le document reflète le fonctionnement actuel du processus, car il a évolué parallèlement au travail.
Cela résout le problème des connaissances obsolètes. Mais cela en crée un nouveau.
Une fois que les connaissances sont réparties entre les documents, les tâches et les commentaires, le défi consiste à trouver rapidement la bonne réponse. ClickUp Enterprise Search s'occupe de cette couche.
Lorsqu'une personne demande comment fonctionnent les approbations des fournisseurs pour les contrats supérieurs à 10 millions de dollars, Enterprise Search extrait la dernière version du document, la tâche d'approbation liée et le commentaire dans lequel le service juridique a donné son accord. Personne n'a besoin de se souvenir où se trouve chaque élément ni quel outil consulter.
Comment choisir la pile IA adaptée à votre équipe
Vous connaissez les différentes couches et vous avez vu les outils, mais vous êtes paralysé par le choix. Sans cadre décisionnel clair, les équipes choisissent souvent des outils en fonction de leur popularité ou se retrouvent bloquées dans une paralysie analytique, sans jamais faire de choix.
Il n'existe pas de pile « idéale » universelle ; la pile la plus adaptée dépend de vos objectifs, de vos contraintes et de la maturité de votre équipe. Voici comment prendre la bonne décision :
Commencez par vos objectifs d'entreprise
Avant d'évaluer un outil, déterminez précisément ce que l'IA est censée faire pour votre organisation. Les équipes qui négligent cette étape se retrouvent avec des outils impressionnants qui ne résolvent pas les bons problèmes.
Une fois que vous avez clairement défini votre objectif, laissez-le guider vos priorités :
- Si l'inférence à faible latence est primordiale, les outils d'infrastructure de service et de déploiement en périphérie doivent être prioritaires.
- Si l'expérimentation rapide est la priorité, une puissance de calcul flexible et des systèmes de suivi des expériences performants sont indispensables.
- Si vous opérez dans un secteur réglementé, la traçabilité des données, l'auditabilité et les options de déploiement sur site doivent être au cœur de vos préoccupations.
- Si l'objectif est d'améliorer la productivité interne, un environnement de travail convergent avec IA intégrée, tel que ClickUp, apportera plus de valeur qu'un ensemble de solutions ponctuelles disjointes.
🔍 Le saviez-vous ? Alors que la plupart des entreprises dans le monde en sont encore à tester l'IA, les équipes axées sur l'IA ont officiellement dépassé la période d'essai. Plus de 40 % des expériences d'IA menées dans des organisations de premier plan ont déjà été transférées vers une production à grande échelle.
Évaluez leur capacité d'intégration avec vos ressources existantes.
Votre pile IA n'existera pas de manière isolée. Elle doit établir une connexion parfaite avec votre entrepôt de données, vos pipelines CI/CD et vos applications métier existants. Avant de vous engager dans un outil, posez-vous les questions suivantes :
- Prend-il en charge votre fournisseur de cloud sans nécessiter de connecteurs personnalisés ?
- Peut-il évoluer à mesure que votre volume de données et la taille de votre équipe augmentent ?
- Quel sera l'effort d'ingénierie nécessaire pour la maintenance des intégrations au fil du temps ?
- Est-elle compatible avec les outils que votre équipe utilise déjà au quotidien ?
Un outil doté de fonctionnalités légèrement moins nombreuses, mais offrant une forte interopérabilité, sera presque toujours plus performant qu'une option haut de gamme qui pose des problèmes d'intégration.
Équilibrez les coûts, la sécurité et les capacités de l'équipe.
Chaque décision relative à la pile implique de réels compromis, et trois d'entre eux ont tendance à prendre les équipes au dépourvu :
- Coût : le calcul cloud pour la formation de modèles volumineux peut rapidement devenir coûteux à mesure que l'utilisation augmente. Intégrez la surveillance des coûts dès le début plutôt que de la traiter comme une réflexion après coup.
- Sécurité : votre pile traitera des données sensibles, alors évaluez les normes de chiffrement, les contrôles d'accès et les certifications de conformité avant la validation.
- Capacités de l'équipe : le meilleur outil est inutile si personne dans votre équipe ne sait comment l'utiliser. Soyez réaliste quant au temps de mise en route, à la documentation disponible et au type d'assistance continue fournie par le fournisseur, prestataire.
Pensez en termes de couches, et non d'outils individuels.
Les piles IA les plus efficaces sont des systèmes à plusieurs niveaux où les flux de données circulent de manière fluide, de leur ingestion à leur surveillance, chaque niveau communiquant avec le suivant. Lorsque vous évaluez un nouvel outil, posez-vous les questions suivantes :
- Renforce-t-il les couches qui l'entourent ou ajoute-t-il de la complexité ?
- Y a-t-il un propriétaire clairement désigné dans votre équipe pour cette couche de la pile ?
- Peut-on la remplacer sans bouleverser tout en aval ?
- Cela crée-t-il une source unique de vérité ou un autre silo ?
🔍 Le saviez-vous ? Alors que 88 % des entreprises utilisent désormais l'IA, seules 6 % d'entre elles sont considérées comme « très performantes ». Ces équipes obtiennent un retour sur investissement de plus de 10,30 dollars pour chaque dollar investi dans l'IA, soit près de trois fois la moyenne.
Erreurs courantes liées à la pile IA et comment les éviter
Même les équipes disposant de ressources importantes se trompent parfois. Voici les erreurs les plus courantes en matière de pile IA et ce qu'il faut faire à la place :
| Erreur | Pourquoi cela se produit-il ? | Comment l'éviter |
| Construire avant de valider | Les équipes se lancent dans des infrastructures complexes avant de confirmer que le cas d'utilisation apporte réellement de la valeur ajoutée. | Commencez par un projet pilote ciblé, validez son impact, puis adaptez la pile à des cas d'utilisation éprouvés. |
| Ignorer la qualité des données | Les équipes investissent massivement dans les modèles, mais négligent la qualité des données qui les alimentent. | Considérez l'infrastructure de données comme une priorité absolue avant d'investir dans le développement de modèles. |
| Sous-estimer la complexité de l'intégration | Les outils sont évalués individuellement, sans tenir compte de leur connexion à la pile dans son ensemble. | Plannez l'ensemble de votre écosystème de données et de flux de travail avant la validation de l'utilisation d'un nouvel outil. |
| Optimisation des fonctionnalités plutôt que de l'adéquation | Les équipes recherchent l'outil le plus impressionnant sur le plan technique plutôt que celui qui correspond le mieux à leur flux de travail. | Donnez la priorité aux outils qui s'intègrent parfaitement au mode de fonctionnement actuel de votre équipe. |
| Suppression de la surveillance | Les modèles sont déployés, mais leur dérive ou leur dégradation au fil du temps n'est jamais suivie. | Intégrez la surveillance dans votre pile dès le premier jour, et non après coup. |
| Ignorer l'adoption | La pile est conçue pour les ingénieurs, mais n'a jamais été pensée pour être utilisée par l'ensemble de l'équipe. | Choisissez des outils dotés d'interfaces accessibles et investissez dans l'intégration afin que leur adoption ne se limite pas aux utilisateurs techniques. |
📮 ClickUp Insight : les équipes peu performantes sont 4 fois plus susceptibles d'utiliser plus de 15 outils, tandis que les équipes très performantes maintiennent leur efficacité en limitant leur boîte à outils à 9 plateformes ou moins. Mais qu'en est-il de l'utilisation d'une seule plateforme ?
En tant qu'application tout-en-un pour le travail, ClickUp regroupe vos tâches, projets, documents, wikis, chats et appels sur une seule plateforme, avec des flux de travail optimisés par l'IA.
Prêt à travailler plus intelligemment ? ClickUp convient à toutes les équipes, offre une visibilité sur le travail et vous permet de vous concentrer sur l'essentiel pendant que l'IA s'occupe du reste.
Exemples concrets de piles IA utilisées par des entreprises leaders
Il peut être difficile de visualiser comment toutes ces couches et tous ces outils s'articulent entre eux sans les voir en action. Bien que les détails évoluent constamment, l'examen des architectures d'entreprises bien connues axées sur l'IA révèle des modèles et des priorités communs. En voici quelques exemples :
- Spotify : le géant du streaming musical utilise un magasin de fonctionnalités basé sur Feast, TensorFlow pour ses modèles de recommandation et Kubeflow pour l'orchestration des pipelines. Leur idée clé a été d'investir massivement dans la réutilisation des fonctionnalités, permettant ainsi à différentes équipes de créer des modèles sans avoir à repenser les mêmes entrées de données.
- Uber : pour gérer le ML à grande échelle, Uber a créé sa propre plateforme interne appelée Michelangelo. Elle standardise le cycle de vie du ML de bout en bout, permettant à des centaines d'ingénieurs de créer et de déployer des modèles à l'aide d'un ensemble cohérent de flux de travail.
- Airbnb : leur plateforme Bighead associe étroitement l'expérimentation du ML aux indicateurs commerciaux. Elle met l'accent sur le suivi des expériences et l'intégration des tests A/B, garantissant que chaque modèle est évalué en fonction de son impact sur le produit.
- Netflix : pionnier dans le domaine des recommandations à grande échelle, Netflix utilise Metaflow pour l'orchestration des flux de travail et a mis en place une infrastructure de service personnalisée optimisée pour la performance. L'entreprise a donné la priorité à l'expérience des développeurs, permettant ainsi aux data scientists de concrétiser plus facilement leurs idées.
🔍 Le saviez-vous ? Depuis fin 2022, le coût d'exploitation d'une IA du niveau de GPT-3. 5 a chuté de plus de 280 fois. Pour les équipes qui développent déjà avec l'IA, cela signifie que vous pouvez désormais faire pour quelques centimes ce qui coûtait une petite fortune il y a seulement deux ans.
Comment ClickUp remplace votre pile technologique IA
ClickUp réunit exécution, intelligence et automatisation dans un environnement de travail connecté afin que les équipes axées sur l'IA puissent consacrer plus de temps à la livraison plutôt qu'à l'assemblage d'outils.
Les équipes réduisent la prolifération des SaaS, car le travail, les décisions et l'assistance IA sont regroupés dans un seul système. Les changements de contexte sont également réduits, car chaque action s'effectue là où le travail existe déjà.
Voyons de plus près comment ClickUp remplace votre pile technologique IA. 👀
Créez et avancez plus rapidement pour le travail
ClickUp Brain remplace les outils IA dispersés qui génèrent du contenu sans comprendre la réalité de l'exécution. Il lit les tâches, les documents, les commentaires, les champs et l'historique en temps réel dans l'environnement de travail pour offrir une IA contextuelle.
Supposons qu'un chef de produit mène une expérience A/B et doive convertir les résultats en travail prêt à être exécuté. Il peut utiliser ClickUp Brain pour :
- Générez un PRD à partir des résultats d'expériences, des bugs liés et des décisions antérieures.
- Rédigez automatiquement les descriptions des tâches d'ingénierie en fonction du PRD et des critères d'acceptation.
- Résumez les résultats des sprints et mettez en évidence les dépendances non résolues pendant la planification.
- Répondez aux questions relatives au flux de travail en utilisant l'état actuel des tâches et leur propriété.
📌 Essayez ces instructions : Créez un PRD pour l'expérience de paiement en utilisant les résultats du dernier sprint et liez les tâches d'ingénierie requises.
Orchestrez les flux de travail IA
Une fois le travail effectué, l'automatisation des flux de travail permet de le faire avancer.
ClickUp Automatisations gère les flux de travail basés sur des déclencheurs liés à des évènements d'exécution réels. Par exemple, une équipe d'apprentissage automatique transmet une nouvelle expérience au service de surveillance de la production.
- Lorsqu'une alerte Datadog se déclenche, une automatisation crée une tâche de dépannage et l'attribue à l'ingénieur de garde.
- Lorsque la correction est fusionnée, une automatisation achemine la tâche vers le service d'assurance qualité et met à jour le statut sur « En cours de test ».
- Une fois approuvé par le service d'assurance qualité, une automatisation attribue les propriétaires de la version et met à jour le statut sur « Prêt à être déployé ».
- Une fois le déploiement achevé, une automatisation publie les résultats et boucle la boucle.
Les équipes gèrent le réentraînement, la validation et le déploiement des modèles à l'aide de règles visibles dans l'environnement de travail.
Un utilisateur réel partage son expérience avec ClickUp pour l'exécution :
ClickUp est extrêmement flexible et fonctionne bien comme système d'exécution unique pour toutes les équipes. Chez GobbleCube, nous l'utilisons pour gérer le GTM, le CSM, les produits, l'automatisation et les opérations internes en un seul endroit. Son principal atout réside dans sa grande personnalisation. Les champs personnalisés, les hiérarchies de tâches, les dépendances, les automatisations et les vues nous permettent de modéliser nos flux de travail réels au lieu de nous imposer une structure rigide. Une fois correctement configuré, il remplace plusieurs outils et réduit considérablement la coordination manuelle.
ClickUp est extrêmement flexible et fonctionne bien comme système d'exécution unique pour toutes les équipes. Chez GobbleCube, nous l'utilisons pour gérer le GTM, le CSM, les produits, l'automatisation et les opérations internes en un seul endroit. Son principal atout réside dans sa grande personnalisation. Les champs personnalisés, les hiérarchies de tâches, les dépendances, les automatisations et les vues nous permettent de modéliser nos flux de travail réels au lieu de nous imposer une structure rigide. Une fois correctement configuré, il remplace plusieurs outils et réduit considérablement la coordination manuelle.
Consignez instantanément les décisions prises lors des réunions
Les réunions sont souvent plus décisives que les documents. ClickUp AI Notetaker veille à ce que ces décisions se traduisent en travail concret.
Imaginons qu'une revue hebdomadaire du modèle révèle des problèmes de performance. L'IA Notetaker enregistre la réunion, génère un résumé concis et extrait les éléments à prendre en compte. Vous pouvez les convertir en tâches ClickUp liées au projet concerné.
Les propriétaires reçoivent immédiatement leurs missions, et le travail futur peut être rattaché à la décision initiale sans avoir à rechercher les transcriptions.
Centralisez les signaux provenant de tous les outils
Le remplacement d'une pile technologique IA ne nécessite pas l'abandon des systèmes existants. Les intégrations ClickUp regroupent les signaux dans une seule couche d'exécution.
Par exemple, vous pouvez :
- Synchronisez les problèmes GitHub avec les tâches ClickUp liées aux jalons de publication.
- Déclenchez des flux de travail à partir des alertes Datadog ou des plateformes d'expérimentation.
- Joignez les résultats des expériences directement aux tâches de révision.
Les équipes travaillent à partir d'un seul environnement de travail, tandis que les outils alimentent le travail actif en données structurées.
Accélérez vos processus de productivité grâce à la productivité axée sur la voix
La rapidité est essentielle lorsque les idées surgissent en plein travail. ClickUp Talk to Text dans Brain MAX permet une productivité axée sur la voix et vous permet de travailler 4 fois plus vite.
Supposons qu'un ingénieur en chef ait terminé le débogage et souhaite enregistrer rapidement le contexte. Il dicte une mise à jour, Brain MAX la transcrit et structure le contenu, ce qui vous permet de mettre à jour la tâche instantanément.
La saisie vocale élimine les frictions et accélère l'exécution tout au long de la planification et de la livraison.
Regardez cette vidéo pour comprendre comment fonctionne cet assistant de conversion voix-texte :
Ne perdez plus jamais une idée brillante : utilisez cet assistant de conversion voix-texte
🔍 Le saviez-vous ? Si 62 % des personnes interrogées estiment que les agents IA sont actuellement surestimés, la principale raison en est un manque de contexte. Environ 30 % des utilisateurs sont frustrés par les « devineurs confiants » qui semblent sûrs d'eux, mais se trompent sur les faits parce qu'ils ne sont pas intégrés dans l'environnement de travail réel de l'équipe.
Concevez pour créer une dynamique avec ClickUp
La constitution d'une équipe axée sur l'IA commence par une intention. Chaque couche de votre pile, des données et modèles à la surveillance et à l'automatisation, détermine la rapidité avec laquelle votre équipe peut agir et la confiance avec laquelle elle peut évoluer. Lorsque ces couches effectuent une connexion parfaite, l'IA s'intègre dans l'exécution plutôt que de rester en marge.
ClickUp met l'accent sur cette couche d'exécution. Grâce aux tâches, aux documents, aux agents IA, aux automatisations, à la recherche d'entreprise et à ClickUp Brain, tous regroupés dans un environnement de travail convergent, vos initiatives IA restent liées au travail réel. Les expériences sont reliées à la livraison. La surveillance est reliée à la propriété. Les décisions sont reliées au contexte documenté.
Les équipes peuvent orchestrer les flux de travail, faire émerger des informations, acquérir des connaissances et faire avancer les projets au sein d'un environnement unique conçu pour évoluer. L'IA s'intègre aux opérations quotidiennes, facilitant la planification, l'expédition, la révision et l'optimisation sans perte de contexte.
Consolidez votre travail d'IA dans ClickUp et créez une pile conçue pour le mode de fonctionnement de votre équipe. Inscrivez-vous dès aujourd'hui à ClickUp!
Foire aux questions (FAQ)
1. Quelle est la différence entre une pile technologique IA et une pile technologique d'apprentissage automatique ?
Une pile technologique IA est une catégorie large qui inclut l'apprentissage automatique, l'IA générative et d'autres approches. En revanche, une pile technologique d'apprentissage automatique fait spécifiquement référence aux outils de formation et de déploiement de modèles d'apprentissage automatique, bien que ces termes soient souvent utilisés de manière interchangeable.
2. Comment les équipes non techniques travaillent-elles avec une pile technologique IA ?
Les équipes non techniques interagissent avec les résultats de l'IA, tels que les tableaux de bord, et fournissent des commentaires qui permettent d'améliorer les modèles. Un environnement de travail unifié comme ClickUp leur offre une visibilité sur le statut des projets sans avoir à naviguer dans l'orchestration complexe des flux de travail de l'infrastructure ML.
3. Les entreprises axées sur l'IA doivent-elles créer ou acheter les composants de leur pile IA ?
La plupart des entreprises axées sur l'IA utilisent une approche hybride. Elles achètent des services gérés pour leur infrastructure de base et ne développent des outils personnalisés que lorsqu'ils leur permettent de créer un avantage concurrentiel unique.
4. Que se passe-t-il lorsque votre pile IA ne s'intègre pas à vos outils de gestion de projet ?
Vous créez deux sources de vérité pour le développement des modèles et le statut des projets, ce qui entraîne des malentendus et des retards. L'environnement de travail convergent de ClickUp garantit la synchronisation des progrès techniques et des tâches du projet.