Relier l'IA et l'ingénierie logicielle : Une approche novatrice pour enseigner les systèmes intensifs en IA

Les systèmes intensifs en IA sont devenus de plus en plus répandus dans le monde rapide d'aujourd'hui, avec des exemples comme Uber et Netflix en tête. Ces systèmes nécessitent une haute concurrence dans l'accès aux données, des flux de données en évolution rapide et des analyses rapides. Cependant, pour garantir la fiabilité, la maintenabilité et la conformité, ces systèmes doivent être développés et régis par des principes d'ingénierie logicielle (IL). L'intégration de l'analyse de données et de l'IL offre des opportunités uniques pour l'innovation, la résolution de problèmes et les processus de prise de décision. Cette section explore la nécessité d'une collaboration interdisciplinaire entre les ingénieurs en IA et en IL pour créer des systèmes intensifs en IA robustes.

Le cours 'Ingénierie des systèmes intensifs en IA' a été introduit à l'Université Johannes Kepler pour promouvoir la collaboration entre les étudiants en IA et en IL. Le cours vise à préparer la prochaine génération d'ingénieurs logiciels à construire efficacement des systèmes intensifs en IA. Les résultats d'apprentissage clés incluent la familiarité avec les étapes du cycle de vie des systèmes et de l'IL, la compréhension de la modélisation statistique et de la gestion des données, la maîtrise des langages de programmation et des frameworks pertinents, et la capacité d'appliquer les concepts d'IA et d'IL pour résoudre des problèmes concrets.

Le cours utilise une combinaison d'instruction par le biais de cours magistraux et de travaux pratiques sur des projets. Les cours couvrent des sujets tels que l'ingénierie des systèmes utilisant SysML, le cycle de vie de l'ingénierie des systèmes IA, l'ingénierie des exigences pour les systèmes intensifs en IA, et les considérations de conception. Le cours met l'accent sur l'importance des aspects centrés sur l'humain en IA et des considérations éthiques dans la conception des systèmes. Les étudiants sont introduits à divers outils, plateformes et normes pertinents pour les domaines de l'IA et de l'IL.

Un élément central du cours est les projets de groupe collaboratifs. Les étudiants forment des équipes interdisciplinaires composées de membres en IA et en IL pour travailler sur des projets réels de systèmes intensifs en IA. Quatre projets notables développés pendant le cours incluent un dispositif de contrôle par gestes pour les personnes atteintes de ténosynovite, une application de recherche de recettes alimentée par IA, un générateur d'images pour des descriptions liées à la nature, et un chatbot de support aux ventes alimenté par IA. Ces projets démontrent l'application pratique des concepts du cours et l'intégration réussie des principes d'IA et d'IL.

Le processus d'évaluation est conçu pour évaluer la compréhension des étudiants des concepts d'IA et d'IL. Il comprend le développement itératif de projets avec des vérifications régulières, la documentation des exigences et des décisions de conception, et une présentation finale de projet. Les étudiants doivent démontrer leur compréhension des concepts interdisciplinaires à travers un examen écrit. L'approche d'évaluation garantit que tous les résultats d'apprentissage sont atteints avec succès, les étudiants montrant une maîtrise de l'application des principes d'IL aux applications IA et vice versa.

Le cours a rencontré plusieurs défis, notamment l'intégration de compétences diverses, la gestion des préférences en matière d'outils et d'infrastructure, et l'équilibre entre théorie et pratique. La nature interdisciplinaire des équipes s'est révélée bénéfique, permettant aux étudiants d'apprendre les uns des autres et d'acquérir une exposition à différents outils et plateformes. L'approche d'apprentissage par projet, ainsi que l'apprentissage entre pairs et les retours constants, ont aidé à relever le défi de l'équilibre entre les connaissances théoriques et l'application pratique.

Le cours 'Ingénierie des systèmes intensifs en IA' comble avec succès le fossé entre l'éducation en IA et en IL, préparant les étudiants aux défis du développement de systèmes modernes intensifs en IA. En favorisant la collaboration interdisciplinaire et en se concentrant sur des applications réelles, le cours équipe les étudiants des compétences nécessaires sur le marché technologique d'aujourd'hui. Les futures itérations du cours pourraient envisager d'incorporer des sujets plus avancés en éthique de l'IA, d'élargir la gamme de projets collaboratifs et d'intégrer davantage de partenariats industriels pour améliorer l'expérience d'apprentissage.