L'IA apporte le plus de valeur, non pas en tant que fonctionnalité distincte, mais dans le cadre d'un flux de travail : rechercher des informations, classer les demandes, préparer un brouillon, analyser des données ou suggérer l'action suivante.
Il vaut mieux commencer non pas par un modèle, mais par une tâche récurrente qui a un résultat mesurable. Il peut s'agir de recherche de documents, de classification de demandes, de rédaction de réponses ou d'analyse de données opérationnelles.
Le laboratoire aide à créer des prototypes de recherche qui peuvent être testés avant d'investir des ressources dans une mise en œuvre à grande échelle.
Les meilleures tâches sont celles où l’IA a un contexte clair et où un humain peut vérifier le résultat.
Tous les flux de travail n’ont pas besoin de l’IA. Avant de commencer, il est important d’évaluer les données, les risques, les gains de temps attendus, la qualité de la réponse et la responsabilité de la décision finale.
Les intégrations d'IA doivent inclure le contrôle d'accès, la journalisation, les limites de contexte, la protection des données et des règles claires lorsqu'une réponse du système n'est qu'une suggestion.
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L’IA mérite d’être envisagée lorsqu’il y a des tâches d’information récurrentes, suffisamment de données, un critère de qualité clair et des personnes capables de valider les résultats.
Oui. Souvent, le premier prototype peut être construit sur des exemples anonymisés, des documents de test ou des données synthétiques pour valider le flux de travail.
Dans la plupart des scénarios pratiques, l’IA devrait réduire la routine manuelle et aider à préparer les informations, tandis que les décisions responsables relèvent des personnes.
Le laboratoire est prêt à discuter de recherche, prototypes et projets non commerciaux avec des universités, laboratoires, entreprises, hôpitaux et institutions publiques.
