La Phase de Planification
La création d'un produit mobile propulsé par l'IA commence bien avant l'écriture du code. La phase de planification implique de définir des objectifs clairs, de comprendre les besoins des utilisateurs et d'évaluer la faisabilité technique. Nous commençons par identifier les problèmes spécifiques que l'IA peut résoudre plus efficacement que les approches traditionnelles.
Les études de marché et les entretiens avec les utilisateurs aident à façonner la vision du produit. Nous nous concentrons sur les cas d'utilisation où l'IA apporte une valeur réelle plutôt que d'ajouter de la complexité pour elle-même. Cette approche pragmatique garantit que le produit final répond aux besoins réels des utilisateurs.
Architecture Technique
L'architecture d'une application mobile alimentée par l'IA nécessite d'équilibrer plusieurs préoccupations: la précision du modèle, la vitesse d'inférence, la consommation de batterie et la taille de l'application. Nous évaluons si les modèles doivent fonctionner sur l'appareil, dans le cloud ou via une approche hybride.
L'inférence sur l'appareil offre des avantages en matière de confidentialité et fonctionne hors ligne, mais nécessite une optimisation pour le matériel mobile. Les modèles basés sur le cloud peuvent être plus grands et plus précis mais introduisent une latence et nécessitent une connectivité. La plupart de nos produits utilisent une combinaison basée sur les exigences spécifiques des fonctionnalités.
Développement et Intégration du Modèle
Nous travaillons avec des frameworks d'apprentissage automatique établis et optimisons les modèles spécifiquement pour le déploiement mobile. Cela inclut la quantification, l'élagage et les modifications d'architecture qui réduisent la taille du modèle tout en maintenant une précision acceptable.
Les tests d'intégration sont critiques. Les modèles d'IA se comportent différemment du code déterministe, et les cas limites peuvent produire des résultats inattendus. Nous construisons des suites de tests complètes qui couvrent diverses conditions d'entrée et valident la qualité de sortie.
Considérations sur l'Expérience Utilisateur
Les fonctionnalités d'IA doivent sembler naturelles dans l'expérience de l'application. Nous concevons des interfaces qui définissent des attentes appropriées, fournissent des retours pendant le traitement et gèrent l'incertitude avec élégance. Les utilisateurs doivent comprendre ce que l'IA peut et ne peut pas faire.
La gestion des erreurs nécessite une attention particulière. Lorsque les modèles produisent des résultats à faible confiance, l'application doit le communiquer clairement et offrir des chemins alternatifs pour avancer.
Lancement et Itération
Nous lançons les produits de manière incrémentale, recueillant les retours des utilisateurs et surveillant les performances du modèle en production. Les modèles d'utilisation réels diffèrent souvent des scénarios de test, et l'amélioration continue fait partie du cycle de vie du produit.
Les analyses aident à identifier où les utilisateurs rencontrent des difficultés et où les fonctionnalités d'IA ajoutent le plus de valeur. Ces données informent les priorités de développement ultérieures et les améliorations du modèle.