Exécution des tests d’IA

Ce service répond aux besoins critiques en matière de tests pour les organisations qui développent et mettent en œuvre des solutions technologiques d'IA agroalimentaire.Avant d'utiliser notre service, les clients sont souvent confrontés à une incertitude quant à la performance de leurs solutions agricoles numériques dans des conditions réelles. Ils ont peut-être mis au point des solutions innovantes, telles que des modèles de prévision du rendement des cultures alimentés par l’IA, des algorithmes de détection des maladies utilisant l’imagerie satellitaire, des jumeaux numériques pour la gestion des serres ou des modèles d’apprentissage automatique pour la planification précise de l’irrigation fondée sur les conditions météorologiques, mais manquent d’expertise pour valider leurs performances de manière exhaustive. Après avoir fait appel à notre service, les clients reçoivent des données de performance détaillées sur les fonctionnalités de leur technologie dans des environnements de test contrôlés mais réalistes. Par exemple, si vous avez développé un modèle de prévision de la production végétale, notre service exécutera des scénarios de test prédéfinis pour évaluer des mesures prédéfinies à partir d'une tâche de conception de test, telles que la précision de prédiction du modèle d'IA, le temps de réponse aux conditions environnementales changeantes et la fiabilité de différentes variétés de cultures. Le rapport qui en résulte fournit des mesures concrètes telles que l'évaluation des actions recommandées et l'efficacité opérationnelle dans diverses conditions. Cette approche de test systématique aide les fournisseurs de technologies agricoles: - Valider leurs solutions avant un déploiement à grande échelle. - Identifier les problèmes potentiels qui pourraient affecter la performance sur le terrain. - Instaurer la confiance dans leur technologie grâce à des tests objectifs. - Répondre aux exigences réglementaires et aux normes de l'industrie. - Fournir des indicateurs de performance fondés sur des données probantes aux clients potentiels. Le service transforme les capacités théoriques en données de performance documentées et réelles, permettant de prendre des décisions éclairées sur les stratégies de déploiement et d'amélioration de la technologie.

Le service est fourni dans nos installations de test dédiées équipées d'une infrastructure spécialisée pour évaluer les modèles d'IA dans les applications technologiques. Les clients doivent fournir leur document de définition de scénario de test, qui doit décrire les paramètres de test spécifiques, les critères de réussite, un ensemble de données de référence et les configurations requises pour l'évaluation de leur modèle d'IA. Gradiant effectuera une évaluation complète des performances du modèle d'IA à travers des scénarios de données sous-représentés et des cas périphériques sélectionnés sur la conception du test. Cette évaluation pourrait analyser le comportement du modèle lors du traitement des échantillons des classes minoritaires et identifier les angles morts potentiels où le modèle manque de données d'entraînement suffisantes. En outre, nous examinerons la réponse du modèle à des scénarios extrêmes qui peuvent ne pas correspondre aux paramètres de conception prévus, ce qui nous aidera à comprendre ses limites et ses modes de défaillance potentiels. Cette durée comprend la configuration initiale, l'exécution des tests, la collecte de données et la préparation de rapports complets.Pour lancer le service, les clients doivent soumettre leur modèle d'IA ainsi que la définition du scénario de test au moins deux semaines avant la date d'exécution prévue. Tous les tests sont effectués dans nos installations, bien qu'il n'y ait pas de restrictions de localisation pour les clients.Une fois terminés, les clients reçoivent un rapport technique détaillé documentant les mesures de performance du modèle d'IA, les conditions de test et les comportements observés. Ce rapport comprend des mesures quantitatives, des analyses statistiques et des informations spécifiques sur la performance du modèle dans diverses conditions d'essai. En outre, nous fournissons un ensemble de données structuré de tous les résultats des tests et une description détaillée de la méthodologie pour assurer la reproductibilité.

Ce service nécessite un scénario de test déjà conçu. Si vous n’avez pas cette conception, nous proposons un autre service à cette fin spécifique (voir les services connexes). Les scénarios de test doivent être clairement définis à l'avance, car les modifications pendant la phase d'exécution peuvent avoir un impact sur le calendrier et les résultats. L'infrastructure de test prend en charge les modèles d'IA conçus pour les applications agroalimentaires, y compris les systèmes de vision par ordinateur, les modèles d'analyse prédictive et les systèmes d'aide à la décision. Les clients peuvent personnaliser leurs scénarios de test en spécifiant les variations de saisie de données et les seuils de performance pertinents pour le cas d'utilisation prévu de leur modèle d'IA. L'exécution du test peut être adaptée pour évaluer des aspects spécifiques tels que la précision du modèle, la vitesse de traitement ou l'utilisation des ressources. Le modèle d'IA doit être fourni dans un format reproductible compatible avec notre infrastructure de test. Nous prenons actuellement en charge des frameworks communs tels que TensorFlow, PyTorch, XGBoost et scikit-learn.