L''IA est devenue un argument marketing. Mais une fonctionnalité IA qui impressionne en démo et qui frustre au quotidien détruit la confiance plus vite qu''elle ne la crée.
Commencer par le problème, pas par le modèle
La bonne question n''est jamais « où peut-on mettre de l''IA ? » mais « quelle tâche fait perdre du temps à l''utilisateur, chaque jour ? ».
Trois critères avant d''embarquer un LLM
- La tâche est répétitive et coûteuse en temps
- Une réponse à peu près juste a de la valeur
- L''erreur est rattrapable par l''utilisateur
Si ces trois conditions ne sont pas réunies, un workflow classique fera mieux — et coûtera moins cher.
RAG : ancrer le modèle dans vos données
Un modèle seul invente. Branché sur votre base de connaissances, il cite. C''est la différence entre une réponse plausible et une réponse vérifiable.
Une IA qui ne sait pas dire « je ne sais pas » n''est pas fiable. Elle est juste confiante.
Mesurer, toujours
Une fonctionnalité IA sans métrique est un pari. On instrumente systématiquement :
- 01Taux d''adoption réel
- 02Taux de correction manuelle
- 03Satisfaction sur la réponse
C''est ce qui sépare un gadget de démo d''un levier produit.