Utilité démontrable
Définir le problème, la fréquence, le gain attendu et le niveau d’erreur acceptable avant de choisir un modèle ou un fournisseur.
Audit IA et automatisation
Décider avant d’automatiser
Une décision IA sérieuse commence par la valeur attendue, la qualité des données, le coût de l’erreur, la supervision, le coût complet et la dépendance créée. L’IA n’est qu’une option parmi l’automatisation classique, la simplification ou le maintien d’un traitement humain.
Cadre de référence
Des critères utilisables plutôt qu’une définition abstraite
Cette page sert de point d’entrée stable. Les publications approfondissent les sujets, les projets montrent des mises en œuvre et le contact permet de replacer la méthode dans une contrainte réelle.
Données et supervision
Identifier les données nécessaires, leur sensibilité, leur qualité et le rôle humain requis pour contrôler les résultats.
Coût complet
Intégrer licences, intégration, exploitation, contrôle, formation, sécurité, dépendance fournisseur et coût d’une sortie éventuelle.
Réversibilité
Prévoir ce qui se passe si le modèle, le prix, le contrat, la réglementation ou la qualité de service change.
Passer du sujet au contexte
Une bonne réponse dépend de ce qui doit réellement rester maîtrisable
Décrivez la décision, les contraintes, les dépendances connues et les preuves déjà disponibles. Le premier travail consiste à identifier ce qu’il manque pour arbitrer.
Dossier vivant
Audit IA
Évaluer la valeur, le risque et la contrôlabilité d’un cas d’usage avant de choisir un modèle, une plateforme ou un niveau d’autonomie.
Partir du besoin et du coût actuel avant de sélectionner un outil.
Évaluer données, autonomie, supervision, auditabilité et réversibilité ensemble.
Un cas d’usage peut avoir beaucoup de valeur et rester impropre à l’industrialisation si les données, la supervision ou la réversibilité sont insuffisantes.
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