Idéal pour
- Équipes qui veulent tester un cas d’usage GenAI
- Produits qui valorisent une base documentaire
- Processus métier avec des tâches répétitives
02
Résultat attendu
Un assistant, une recherche augmentée ou une automatisation évaluée sur le terrain.
L’IA générative est utile lorsqu’elle améliore un parcours ou une décision, pas lorsqu’elle ajoute une couche de nouveauté. Nous partons donc du travail réel, des données disponibles et d’un critère de qualité observable.
Les réponses sont évaluées, les limites rendues visibles et les coûts suivis dès le prototype. Le résultat est une capacité produit maîtrisée, pas une simple démo.
Livrables
- Étude du cas d’usage et de la donnée disponible
- Prototype RAG, assistant ou automatisation
- Jeu d’évaluation et garde-fous
- Mesure des coûts, limites et qualité
Processus / 01 à 04
Un parcours en quatre temps
Qualifier la valeur
Préparer les données
Prototyper et évaluer
Sécuriser l’intégration
FAQ
Questions fréquentes
01Quel cas d’usage IA mérite réellement un prototype ?+
Un bon candidat concerne un travail fréquent, coûteux ou difficile à traiter avec des règles classiques, dispose de données exploitables et peut être évalué avec un critère de qualité concret. Le cadrage élimine les usages où l’IA ajouterait surtout du risque.
02Comment mesurez-vous la qualité d’un assistant ou d’un agent ?+
Nous construisons un jeu d’évaluation représentatif, suivons les erreurs importantes, la pertinence, le coût et le temps de réponse, puis testons le système dans son vrai parcours métier. Une démonstration convaincante ne suffit pas.
03Les données sont-elles envoyées à un modèle public ?+
L’architecture dépend de la sensibilité des données et des contraintes de l’organisation. Les flux, fournisseurs, politiques de conservation et garde-fous sont rendus explicites avant l’intégration.
Une idée à valider ?
Commençons par la preuve.
Racontez-nous le problème. Nous vous répondrons avec une première lecture claire, sans jargon ni détour.
Parler à ZEDEX