Des fonctionnalités utiles, intégrées au produit
L’IA doit s’inscrire dans un parcours que vos utilisateurs connaissent déjà : produire un contenu, assister une tâche, traiter un document. Le point de départ est le besoin produit, pas le modèle.
- Identifier les usages où l’IA apporte un gain réel, et ceux où elle ajoute surtout du risque.
- Concevoir l’intégration côté backend, API et interface.
- Prévoir une validation humaine lorsque le résultat l’exige.
Ce qui fait tenir une fonctionnalité IA en production
- Données : ce qui est envoyé au fournisseur, où c’est traité, ce qui est conservé.
- Fiabilité : délais, erreurs, reprise des traitements et comportement en cas d’indisponibilité.
- Qualité : vérifier les résultats sur des cas représentatifs, avant et après chaque changement.
- Coûts d’usage : mesurer la consommation et l’ajuster au service rendu.
Choisir le fournisseur et l’architecture
OpenAI, Microsoft Azure et Mistral n’offrent pas les mêmes garanties sur l’hébergement des données, les modèles disponibles ou les coûts. Le choix dépend de vos contraintes clients et réglementaires.
L’architecture conserve la possibilité de changer de modèle ou de fournisseur sans réécrire le produit.
Trois références en production
- Dixeo (Edunao) : création de contenus pédagogiques et accompagnement des apprenants, au sein de plateformes de formation utilisées à grande échelle.
- ShareAgent : la dictée d’un agent immobilier transcrite, puis ses critères extraits pour lancer une estimation.
- Konta : lecture automatique des reçus photographiés, validée par l’utilisateur avant d’entrer en comptabilité.
Décrivez le produit, l’usage d’IA envisagé et vos contraintes sur les données. Nous verrons ce qui est réaliste à mettre en production.
pierre@prismyq.com