Choisissez une tâche dont le résultat peut être vérifié et dont les erreurs restent maîtrisables. La disponibilité d’un modèle ne suffit pas à justifier une fonction IA.
Comparer les tâches candidates
Dans un outil fictif de gestion documentaire, classer une pièce, proposer un résumé et approuver une dépense n’ont pas les mêmes conséquences. Commencez par préciser l’entrée, la sortie attendue et la personne qui peut juger le résultat. Si personne ne sait reconnaître une bonne réponse, l’évaluation sera fragile.
| Critère | Question de cadrage |
|---|---|
| Valeur | Quel travail est réellement évité ? |
| Vérification | Qui peut corriger la sortie ? |
| Données | Dispose-t-on d’exemples utilisables ? |
| Erreur | Quel dommage produit une réponse fausse ? |
| Alternative | Une règle simple suffit-elle ? |
Tester une tranche étroite
Préparez des documents représentatifs, y compris les cas ambigus. Comparez une solution sans IA à une proposition assistée. Mesurez aussi le temps de relecture : un résumé rapide mais difficile à vérifier peut déplacer le travail au lieu de le réduire.
Faut-il automatiser immédiatement ?
Non. Une suggestion révisable peut permettre d’apprendre avant d’autoriser une action externe. Définissez un comportement de repli et une façon de signaler une erreur. Le premier cas d’usage doit produire des observations exploitables ; il n’a pas besoin de couvrir tous les documents et toutes les langues dès le départ.
Du guide à votre projet
Intelligence artificielle ↗
Nous partons d’une tâche et d’un critère de qualité. L’IA intervient quand elle améliore réellement le service rendu.
Parlez-nous de votre idéeLes exemples sont pédagogiques et ne décrivent pas des résultats clients. Contenu préparé avec assistance IA ; voir notre politique éditoriale. Notre méthode ↗