Une validation de concept à prix fixe pouvant durer jusqu'à 6 semaines, conçue dès le premier jour pour des raisons d'évolutivité, de sécurité et de production.
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Les Grecs de l'Antiquité ont défini un axiome comme prémisse ou point de départ pour un raisonnement plus poussé. Aujourd'hui, nous suivons le même principe puisque nous empruntons son nom à notre propriété Processus de preuve de concept basé sur l'IA, permettant aux responsables de l'ingénierie de valider de manière approfondie et en toute sécurité leurs activités critiques avant de se lancer dans un développement complet.
Nous l'avons vu maintes et maintes fois. Le conseil d'administration vous a confié un mandat en matière d'IA, mais en tant que responsable de l'ingénierie, vous connaissez les risques : 60 % des dirigeants pensent que l'IA n'augmente pas la productivité, et préoccupations concernant la maintenabilité du code à long terme sont en hausse. Les projets précipités peuvent créer une dette technique massive.
Dans un prix fixe, 6 semaines processus critique, nous fournissons un PoC IA prête à l'emploi - conçu dès le premier jour pour l'évolutivité, la maintenabilité et l'expérience utilisateur.
Le résultat :Le résultat faible risque, réduit les risques liés à votre investissement et vous propose une feuille de route fiable et étayée par des données.
Étude de cas : Cette étape jette les bases de la preuve de concept (PoC). Il commence par un atelier structuré impliquant les principales parties prenantes afin de mettre en évidence le principal défi commercial que l'IA doit relever. Ensemble, l'équipe définit un problème unique et bien défini et clarifie ce à quoi ressemblerait un succès. Une hypothèse vérifiable est ensuite formulée, ainsi que des indicateurs cibles mesurables pour suivre les progrès. En alignant très tôt les parties prenantes sur les attentes, les priorités et les limites, cette étape garantit que tout le monde est sur la même longueur d'onde avant d'aller de l'avant.
Évaluation des données : Une fois que le problème commercial est clair, l'attention se porte sur les données qui alimenteront le POC. Cela implique d'identifier toutes les sources de données pertinentes et d'évaluer si les données sont suffisantes, cohérentes et complètes. Toutes les lacunes ou transformations nécessaires pour rendre les données prêtes pour l'IA sont également cartographiées. Parallèlement, des mesures de performance sont définies afin que le modèle d'IA puisse être évalué objectivement ultérieurement. Cette étape permet de s'assurer que les bases sont solides avant le début du développement.
Architecture de haut niveau : Une fois le problème et les données définis, l'étape suivante consiste à définir la configuration technique. Cela implique de sélectionner les technologies, les outils et les plateformes les plus adaptés pour soutenir le POC. L'architecture définit la manière dont les données circuleront depuis leur source jusqu'au modèle d'IA en passant par le stockage et le traitement, afin de garantir une bonne compréhension des points d'intégration. À ce stade, les décisions donnent la priorité à la flexibilité et à la rapidité de l'expérimentation, ce qui facilite les itérations rapides.
Données d'entraînement : L'exécution commence par la préparation des données pour le développement du modèle. Les ensembles de données pertinents sont extraits, nettoyés et transformés dans un format adapté à la formation. L'ensemble de données est organisé de manière à prendre en charge les tests itératifs, garantissant ainsi qu'il peut évoluer à mesure que le modèle s'améliore. Cette étape permet de combler le fossé entre les données commerciales brutes et les données exploitables prêtes à l'emploi pour l'IA.
Modèle d'IA : Une fois les données d'entraînement préparées, l'accent est mis sur la création du modèle d'IA. Selon le problème, cela peut impliquer la sélection d'un algorithme existant, la personnalisation d'un service prédéfini ou le développement d'une solution sur mesure. L'expertise du domaine est intégrée à la conception pour s'assurer que le modèle reflète le contexte réel, et pas seulement les données brutes.
Prototype : Le modèle est ensuite entraîné et affiné de manière itérative. Les paramètres Hyper sont ajustés, les configurations ajustées et les performances sont testées en permanence par rapport aux indicateurs de réussite définis précédemment. L'objectif ici n'est pas un produit final raffiné, mais un prototype fonctionnel qui démontre le potentiel de l'IA pour résoudre le problème commercial dans la pratique.
Feasibility Report: Once the prototype is in place, its results are carefully evaluated. Performance is compared against the original success metrics from the business case to determine if the POC objectives were achieved. At the same time, deployment options—cloud, on-premise, or hybrid—are assessed to understand what scaling could look like in practice.
Product Roadmap: The final step turns insights into action. A phased plan is developed for broader AI adoption, outlining the infrastructure, budget, and resources required for full-scale deployment. Team roles and skill requirements are also identified to ensure sustainable support. Beyond the initial use case, future opportunities are prioritised to create a strategic rollout sequence. This roadmap ensures technical feasibility, resource alignment, and long-term business impact.
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