Décider avant d’industrialiser
Transformer une intention IA en projet maîtrisable
Nous accompagnons les équipes produit et techniques pour sélectionner un cas d’usage, vérifier les données, comparer les architectures et construire un premier service mesurable. L’objectif n’est pas de produire une démonstration spectaculaire, mais une décision étayée et une trajectoire réaliste.
- Décision
- Continuer, réorienter ou arrêter sur des éléments mesurés
- Architecture
- Un scénario compatible avec les données et l’exploitation
- Trajectoire
- Des étapes, risques et coûts rendus explicites
Une progression par preuves
Six étapes pour réduire l’incertitude
- 01
Qualifier le cas d’usage
Utilisateurs, décision assistée, fréquence, bénéfice attendu et coût acceptable de l’erreur.
- 02
Auditer les données
Sources, qualité, droits, données personnelles, formats, volumes et rythme de mise à jour.
- 03
Définir l’évaluation
Jeu de cas représentatifs, métriques, seuils et protocole de validation humaine.
- 04
Comparer les architectures
Modèles, RAG, outils, hébergement, sécurité, latence, coût et réversibilité.
- 05
Prototyper le risque principal
Une expérimentation ciblée sur l’hypothèse la plus incertaine, sans masquer les limites.
- 06
Préparer la production
Intégration, observabilité, responsabilités, sécurité, exploitation et amélioration continue.
Des livrables utilisables
Ce que l’accompagnement doit laisser aux équipes
Le format dépend du projet. Nous privilégions des éléments qui permettent de décider, construire et exploiter.
- Cartographie des cas d’usage et priorisation argumentée
- Audit des données, accès et dépendances
- Architecture cible et scénarios comparés
- Jeu d’évaluation et résultats du prototype
- Registre des risques et mesures de maîtrise
- Feuille de route vers la production
Points de vigilance
Ce que nous refusons de masquer
Un POC n’est pas la production
Une réponse convaincante en démonstration ne prouve ni la robustesse, ni la sécurité, ni le coût à l’échelle.
Le modèle ne corrige pas les données
Des sources incohérentes ou des droits mal définis se retrouvent dans le service final.
L’autonomie doit être proportionnée
Plus une action a de conséquences, plus les contrôles, validations et possibilités de recours sont importants.
Besoin d’explorer avant de cadrer ?
Le Lab documente nos expérimentations techniques
Consultez les axes de travail et les articles consacrés aux architectures RAG, aux modèles et à leur intégration.