Réduire l’incertitude
Diagnostic de processus IA
Identifier le bon cas d’usage, les risques et la valeur avant d’engager un chantier technique.
Livrables typiques
- Cartographie du processus
- Priorisation valeur / risque
- Plan d’expérimentation
Formats d’intervention
Construire la preuve avant de construire la plateforme.
Chaque mission part d’une décision métier observable. Le format dépend du niveau d’incertitude — pas de la technologie à placer.
Prouver sur le réel
Système pilote évalué
Construire une première version sur vos données, avec des critères de qualité observables.
Livrables typiques
- Prototype fonctionnel
- Jeu de tests métier
- Décision go / no-go documentée
Fiabiliser et transmettre
Passage en production
Fiabiliser le système, organiser la supervision humaine et transférer la méthode à l’équipe.
Livrables typiques
- Garde-fous et traçabilité
- Observabilité
- Documentation et formation
Bon contexte
Nous devrions parler si…
- un processus documentaire absorbe plusieurs heures chaque semaine
- un prototype existe mais personne ne sait mesurer sa qualité
- les équipes métier veulent avancer sans créer une boîte noire
Mauvais contexte
Ce n’est pas adapté si…
- l’objectif est uniquement de “mettre de l’IA” dans une présentation
- aucun expert métier ne peut participer aux évaluations
- la publication sans contrôle humain est une exigence non négociable