L’intelligence artificielle. Outil de la gestion des connaissances.

ANNEXE

Questionnaire utilisé lors des entretiens

Aspects organisationnels

n Démarche projet

- Est-ce que l'aspect itératif de la méthode ML²⁶ supervisée est inhérent à tous les problèmes ?

- Quelle méthode projet conseillez-vous ? L'approche agile vous parait-elle adaptée ?

- Peut-on utiliser les retours d'expériences passés (REX²⁷), si oui quelles en sont les limites ?

n Contraintes projet

- Budget/ROI : Quels arguments pourraient valider le business case d'un tel projet ?

- Délai : Quelle est la durée moyenne d'un POC²⁸ (en jours) hors phase de cadrage ?

- Qualité : quel score maximal (performance) peut-on espérer avec cette méthode (%) ?

- Quels sont les risques habituellement rencontrés ?

n Rôles et compétences

- Quelle sont les parties-prenantes et quel est leur rôle dans le projet ?

- Quelle sont les compétences nécessaires minimales pour mener à bien un tel projet ? - Est-ce qu'un profil avec peu d'expériences pourrait prendre en charge cette mission ?

n Maintenance de la solution

- Y a-t-il une MCO²⁹ à prévoir après la mise en production ?

- Est-ce qu'une ressource non spécialiste pourrait prendre en charge la MCO ? Aspects techniques

- Quelle est la quantité minimale de données nécessaires pour qu'un projet de ce type soit viable ?

- Est-ce qu'un corpus très limité est un point bloquant ?

- Existe-il une méthode performante pour traiter un jeu de données très limité ?

- Quelle méthode conseillez-vous pour réduire la dimension d'un document textuel ?

²⁶ Machine Learning

²⁷ Retours d'expérience

²⁸ Proof of concept : Projet pilote

²⁹ Maintien en condition opérationnelle

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- Quelles méthodes de pondération conseillez-vous ?

- Quelle(s) famille(s) d'algorithme(s) sont les plus adaptée(s) à la classification de données textuelles multi-classes ?

- Quel est la meilleure métrique pour mesurer la performance d'un « classifieur » ?

- Existe-il des algorithmes d'optimisation simples et faciles à implémenter, par exemple avec peu de paramètres ?

- Le réglage des hyperparamètres est-il obligatoire ou existe-il des algorithmes qui « s'auto-corrigent » ?

- Quelles techniques de validation conseillez-vous ?

- Quelle solution logicielle connaissez-vous et utilisez-vous ?