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4 720 réponses
Effacer les filtresFédérer les domaines de données autour de contrats explicites. La gouvernance centrale organise les règles communes, les domaines conservent la connaissance métier.
Réexaminer les règles lors de l’ajout d’une source, d’un usage, d’un destinataire ou d’une transformation importante.
Deux systèmes peuvent lire le même format JSON tout en interprétant différemment une date, un montant ou un statut.
Exemple fictif : un montant échangé ne précise pas sa devise ; le fichier est valide mais son utilisation financière peut être erronée.
Un cas d’usage d’IA décrit un problème métier, une décision ou une tâche que l’on envisage d’améliorer. La présence d’un modèle performant ne suffit pas : il faut comparer l’IA aux options plus simples et définir les…
La sélection permet d’investir dans une valeur démontrable plutôt que dans des démonstrations séduisantes sans usage durable.
Couvrir bénéficiaires, données, processus, fréquence, criticité, erreurs acceptables et alternative sans IA.
Le diagnostic doit confronter les déclarations à des situations observables. Comparer les résultats de l’IA à une méthode de référence sur des cas représentatifs, y compris les exceptions importantes.
Décrire le problème et la situation de référence. Commencer par un usage limité et réversible, avec un jeu d’évaluation représentatif et une personne capable d’arrêter le dispositif.
Une séquence praticable consiste à : décrire le problème et la situation de référence; puis comparer les solutions et risques; puis définir des critères d’essai et d’arrêt.
Le métier porte la finalité ; la DSI, les données et les fonctions de contrôle qualifient la faisabilité ; la direction arbitre.
Ne pas choisir l’IA parce qu’elle est disponible. Une règle déterministe ou une meilleure recherche documentaire peut mieux répondre au besoin.
Une fiche de cas d’usage avec valeur attendue, risques, données et décision de poursuite.
Comparer les résultats de l’IA à une méthode de référence sur des cas représentatifs, y compris les exceptions importantes.
Mesurer qualité utile, temps net gagné, taux de correction et coût complet par tâche.
Mesurer qualité utile, temps net gagné, taux de correction et coût complet par tâche.
Inclure données, intégration, évaluations, supervision, corrections et maintien.
Un gain apparent peut disparaître lorsque l’on inclut vérification humaine, erreurs et intégration.
Un gain apparent peut disparaître lorsque l’on inclut vérification humaine, erreurs et intégration.
Comparer les résultats de l’IA à une méthode de référence sur des cas représentatifs, y compris les exceptions importantes.
Le cas dépend de données accessibles, de règles métier stables et d’un processus capable d’utiliser le résultat.
Couvrir bénéficiaires, données, processus, fréquence, criticité, erreurs acceptables et alternative sans IA.
Le cas dépend de données accessibles, de règles métier stables et d’un processus capable d’utiliser le résultat.
Demander un engagement vérifiable sur le périmètre, les livrables, les responsabilités et le traitement des écarts. Le résultat attendu doit être explicite : une fiche de cas d’usage avec valeur attendue, risques, données et…
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