Intelligence artificielle · Mettre en œuvreInventorier les éléments nécessaires au service. Commencer par un usage limité et réversible, avec un jeu d’évaluation représentatif et une personne capable d’arrêter le dispositif.
Intelligence artificielle · Mettre en œuvreUne séquence praticable consiste à : inventorier les éléments nécessaires au service; puis distinguer ce qui est exportable et reproductible; puis tester un scénario de remplacement ou d’arrêt.
Intelligence artificielle · DéciderLe responsable produit définit le service minimal ; la DSI teste les alternatives ; achats sécurise les droits et conditions.
Intelligence artificielle · DéciderPréparer la sortie ne signifie pas maintenir en permanence deux solutions complètes. Adapter l’effort à la criticité et au coût de dépendance.
Intelligence artificielle · Mettre en œuvreUn dossier de réversibilité et un test comparatif sur une solution alternative.
Intelligence artificielle · VérifierExécuter les mêmes cas d’usage sur une autre configuration et mesurer les adaptations, pertes de qualité et coûts.
Intelligence artificielle · PiloterSuivre dépendances non remplaçables, temps de changement et actifs effectivement récupérables.
Intelligence artificielle · PiloterSuivre dépendances non remplaçables, temps de changement et actifs effectivement récupérables.
Intelligence artificielle · DéciderInclure requalification, réindexation, adaptation des intégrations, formation et coexistence.
Intelligence artificielle · DiagnostiquerUne interface compatible ne garantit pas un comportement équivalent entre deux modèles.
Intelligence artificielle · DéciderUne interface compatible ne garantit pas un comportement équivalent entre deux modèles.
Intelligence artificielle · VérifierExécuter les mêmes cas d’usage sur une autre configuration et mesurer les adaptations, pertes de qualité et coûts.
Intelligence artificielle · DiagnostiquerLa sortie dépend des formats, licences, données, contrats et capacités internes.
Intelligence artificielle · MaîtriserInclure données, configurations, jeux d’évaluation, formats, intégrations, compétences et modes de secours.
Intelligence artificielle · MaîtriserLa sortie dépend des formats, licences, données, contrats et capacités internes.
Intelligence artificielle · MaîtriserDemander un engagement vérifiable sur le périmètre, les livrables, les responsabilités et le traitement des écarts. Le résultat attendu doit être explicite : un dossier de réversibilité et un test comparatif sur une solution…
Intelligence artificielle · MaîtriserPréserver les données, les décisions et les documents nécessaires pour poursuivre autrement. Le socle à récupérer comprend notamment : un dossier de réversibilité et un test comparatif sur une solution alternative.
Intelligence artificielle · AdapterCommencer par un usage limité et réversible, avec un jeu d’évaluation représentatif et une personne capable d’arrêter le dispositif.
Intelligence artificielle · AdapterSéparer règles communes, produits IA et responsabilités locales. Partager les preuves d’évaluation sans perdre la traçabilité des modèles, données et usages propres à chaque entité.
Intelligence artificielle · PiloterRéévaluer après un changement de modèle, de données, d’instructions, d’outils accessibles ou de contexte métier ; ne pas supposer que la validation initiale reste valable.
Intelligence artificielle · VérifierUne interface compatible ne garantit pas un comportement équivalent entre deux modèles.
Intelligence artificielle · AdapterExemple fictif : le changement de modèle préserve les appels d’API mais modifie le format des réponses ; les contrôles métier doivent être rejoués.
Infrastructures & réseaux · ComprendreLa gestion de capacité rapproche les besoins de service des ressources disponibles. La performance perçue dépend de toute la chaîne, et non du seul taux d’utilisation d’un serveur.
Infrastructures & réseaux · ComprendreElle permet d’anticiper les saturations et de choisir entre optimisation, organisation et ajout de ressources.