We reviewed many AI project failures, and this is the pattern most of them clearly show.

De nombreux projets d'IA échouent parce que des systèmes d'IA autonomes sont entièrement utilisés, ce qui entraîne des problèmes sous-jacents non résolus, car les modèles sont conçus pour des conditions parfaites et non pour des environnements de production complexes. Cela se traduit par des investissements considérables qui ne produisent souvent aucun résultat mesurable.