Il y a dix-huit mois, Mr Cooper, un établissement de crédit hypothécaire, a lancé un système de recommandation recourant à l'IA à l'intention de ses agents du service clientèle afin de proposer des solutions aux problèmes des clients. La société, anciennement Nationstar, est le plus important fournisseur de prêts hypothécaires non bancaires aux États-Unis, avec 3,8 millions de clients. Le projet a donc été considéré comme une excellente source d'économies pour la société. Il a fallu neuf mois pour se rendre compte que les agents ne l'utilisaient pas, explique le CIO, Sridhar Sharma. Et il a fallu six mois supplémentaires pour comprendre pourquoi.
Rebondir en identifiant 6 causes d'échec dans les projets d'intelligence artificielle
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CIO Etats-Unis a listé six causes majeures d'échec dans les projets mettant en oeuvre l'intelligence artificielle. Les données sont à l'origine des principaux problèmes expliquant pourquoi les projets à base d'IA ne répondent pas aux attentes. Mais si l'on peut apprendre de ses erreurs et s'engager sur le long terme, les efforts en matière d'IA auront plus de chances de porter leurs fruits.
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