Intégrer l'intelligence artificielle dans votre entreprise à Abidjan
Je vous accompagne pour sélectionner un usage utile, préparer les données, construire une première solution contrôlable et définir les conditions d'un déploiement responsable.
Comprendre le besoin
Commencer par une tâche mesurable, pas par un modèle à la mode
Une initiative IA produit de la valeur lorsqu'elle améliore une tâche clairement identifiée : retrouver une information, qualifier une demande, extraire des données, préparer un document ou assister une décision.
Le choix du modèle vient après l'analyse des données disponibles, du niveau de confidentialité, du coût acceptable, des erreurs tolérables et de la place réservée à la validation humaine.
Résultats recherchés
Ce que le projet doit rendre possible
- Cas d'usage priorisé avec critères de réussite
- Sources de données et droits d'accès identifiés
- Prototype évalué sur des exemples représentatifs
- Limites, coûts et procédure de supervision documentés
Livrables adaptés au périmètre
Une solution documentée et exploitable
- Atelier d'identification et de priorisation des cas d'usage
- Audit des données, accès et contraintes de confidentialité
- Prototype d'assistant, de recherche RAG ou d'automatisation
- Jeu de tests et critères d'évaluation adaptés au métier
- Garde-fous, citations de sources et transfert humain selon le besoin
- Architecture de déploiement, suivi des coûts et documentation
Méthode
Un déroulement visible, étape par étape
- 01
Identifier la valeur
Nous choisissons une tâche fréquente, coûteuse ou lente dont l'amélioration pourra être observée.
- 02
Préparer les données
Les sources, permissions, formats et règles de conservation sont étudiés avant tout envoi à un modèle.
- 03
Prototyper et évaluer
Une première solution est confrontée à des cas réels, y compris les questions ambiguës et les situations d'échec.
- 04
Déployer avec contrôle
Le déploiement prévoit journalisation, suivi des coûts, mise à jour des connaissances et intervention humaine.
Questions fréquentes
Avant de démarrer
Faut-il entraîner son propre modèle d'intelligence artificielle ?
Pas nécessairement. Beaucoup de besoins sont couverts par un modèle existant relié à vos données et encadré par des règles. L'entraînement spécifique n'est envisagé que si l'évaluation le justifie.
Qu'est-ce qu'un système RAG ?
Un système RAG recherche d'abord des passages dans vos sources autorisées puis les fournit au modèle pour construire sa réponse. Il peut ainsi citer les documents utilisés et limiter les réponses hors contexte.
Comment protéger les données de l'entreprise ?
Le projet définit les données autorisées, les accès, la conservation, le fournisseur de modèle et les informations à masquer. Les choix dépendent du niveau de sensibilité et de votre politique interne.
Comment mesurer si le projet IA est utile ?
Avant le prototype, nous définissons des critères liés à la tâche : exactitude, temps gagné, taux d'escalade, couverture documentaire, coût par traitement ou satisfaction des utilisateurs.
Parlons de votre contexte avant de parler de solution
Décrivez votre besoin, vos utilisateurs et vos contraintes. Le premier échange sert à déterminer si cette approche est réellement adaptée.
Demander un premier échange