Connaissances & documents
Recherche, extraction d’informations et assistance à la rédaction.
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Intelligence artificielle
L’IA dans vos outils.
Au service des usages.
Nous partons d’une tâche concrète : retrouver une information, traiter un document ou assister un échange vocal. Puis nous évaluons les données, les modèles et les intégrations nécessaires.
Parlons de votre projetLES USAGES AVANT LA TECHNOLOGIE
Ce que l’on peut construire.
Assistants vocaux
Transcription, synthèse vocale et connexion aux services métier.
Automatisation assistée
Préparation de traitements et validation humaine aux étapes définies.
Évaluer avant de généraliser.
Un premier essai sur des données représentatives permet de mesurer la qualité des réponses, les erreurs et les limites. Les accès aux données, les fournisseurs, les coûts et les validations humaines sont définis avant l’intégration.
POUR NOTRE PREMIER ÉCHANGE
Une tâche concrète.
Avant le modèle.
Partons d’un exemple de travail à faciliter. Nous pourrons ensuite juger si l’IA est une réponse adaptée.
À PARTAGER AVEC NOUS
01La tâche et un résultat attendu
02Les sources disponibles et autorisées
03Ce qui rend une réponse acceptable
Pas besoin d’un cahier des charges complet pour commencer.
COMMENT ÇA FONCTIONNE
De la donnée.
À une réponse contrôlable.
L’IA est une brique dans un parcours. Sa valeur dépend des données accessibles, de la qualité des réponses et des contrôles autour du modèle.
- 01
Les sources
Documents autorisés et à jour.
- 02
La recherche
Les passages utiles à la question.
- 03
La réponse
Une proposition avec ses références.
- 04
Le contrôle
Vérification et décision selon l’usage.
Ce schéma illustre un assistant documentaire. Un projet vocal ou d’extraction utilise un parcours adapté, défini au cadrage.
Les choix qui
font la différence.
Des décisions concrètes, avant de les traduire en développement.
01Utilité & critères de réussite
Quelle tâche veut-on faciliter ? Nous définissons ce que l’outil doit produire et comment juger sa qualité : pertinence, erreurs, cas sans réponse ou besoin d’intervention humaine.
À valider : tâche cible et critères d’évaluation.02Données & accès
Nous examinons les sources, leur qualité, les droits d’accès et les contraintes d’hébergement. Les fournisseurs et les traitements envisagés sont discutés avant l’utilisation de vos données.
À valider : sources autorisées et cadre de traitement.03Prototype & évaluation
Un jeu d’essai représentatif permet de comparer les réponses, d’identifier les limites et d’observer les coûts et les délais de traitement. Un résultat insuffisant peut conduire à revoir le périmètre.
À valider : résultats de l’essai avant généralisation.04Intégration & suivi
Nous définissons les contrôles, les validations humaines et les situations de repli. Les retours, les erreurs et l’évolution des sources doivent pouvoir alimenter le suivi du dispositif.
À valider : règles de validation et suivi en exploitation.UN PROJET CADRÉ, DES AVANCÉES VISIBLES
Du premier échange
à la mise en service.
- 01
Qualifier le cas d’usage
Tâche, données disponibles et critères d’évaluation.
Vous validezLe cas d’usage, les données et les critères.
- 02
Prototyper & mesurer
Jeu d’essai, comparaison des réponses et analyse des limites.
Vous voyezLes résultats et les limites sur un jeu d’essai.
- 03
Intégrer & superviser
Connexion à vos outils, contrôles et suivi des résultats.
Vous récupérezL’intégration documentée et les règles de contrôle.
LIVRAISON & TRANSMISSIONCe que vous
Ce que vous
récupérez.
- Prototype et résultats d’évaluation du périmètre convenu
- Intégrations et configuration documentées
- Limites identifiées et règles de validation
- Modalités de suivi et de reprise
Le périmètre et les livrables sont précisés dans la proposition.
Vos questions.
Des réponses concrètes.
Où vont les données utilisées par l’IA ?
L’hébergement, les fournisseurs et les traitements sont définis au cadrage selon vos exigences de confidentialité et les services envisagés. Ces choix précèdent l’utilisation de vos données.
Comment sait-on si l’IA est utile ?
Nous définissons des critères liés à la tâche : qualité des réponses, erreurs, temps de traitement ou intervention humaine nécessaire. Un prototype permet de les évaluer avant d’élargir le périmètre.
L’IA peut-elle se tromper ?
Oui. Le dispositif doit prévoir les réponses incertaines, les informations manquantes et les erreurs. Selon l’usage, nous prévoyons une vérification humaine, un refus de réponse ou un parcours de repli.
Faut-il entraîner un modèle spécifique ?
Pas systématiquement. Un modèle existant, une recherche dans vos documents ou une automatisation classique peuvent suffire. Le prototype aide à choisir une approche proportionnée à la tâche.
CONCEPTION & DÉVELOPPEMENT
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