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27 réponses pour « intelligence artificielle »
Effacer les filtresUn 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…
Préserver les données, les décisions et les documents nécessaires pour poursuivre autrement. Le socle à récupérer comprend notamment : une fiche de cas d’usage avec valeur attendue, risques, données et décision de poursuite.
Commencer par un usage limité et réversible, avec un jeu d’évaluation représentatif et une personne capable d’arrêter le dispositif.
Séparer 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.
Réévaluer 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.
Proposez une correction, une nouvelle question ou un retour d’expérience.