L’effet de nouveauté de l’IA générative est passé. Ce qui reste, c’est son potentiel à résoudre des problèmes concrets : accélérer un flux de travail, réduire un coût, augmenter une conversion, mieux servir un client. Une stratégie d’IA générative utile ne commence pas par la technologie, mais par l’alignement : des objectifs clairs, des cas d’usage ciblés, des données disponibles et la prise en compte des contraintes. On évite le “tout-LLM” en posant des critères simples : quelle est la valeur attendue, la faisabilité et le risque ?
prérequis
- Un sponsor produit et un sponsor légal/sécurité pour cadrer les initiatives.
- Un accès clair aux données sources et au système cible à intégrer.
- Un budget et une enveloppe de risque définis.
- Une traçabilité des prompts et des réponses mise en place dès le premier jour.
cadrer les cas d’usage
Plutôt qu’un assistant généraliste, concentrez-vous sur des cas d’usage à fort impact. Trois familles se distinguent souvent.
- Assistance à la rédaction et à la synthèse: Pour les équipes support, commerciales ou juridiques, il s’agit d’accélérer la création de contenu (emails, résumés de tickets).
- Génération structurée: Pour des tâches comme la classification de documents, l’extraction d’entités ou la génération de fiches produits à partir de données brutes.
- Copilots opérationnels: Pour guider un utilisateur dans un workflow complexe en proposant la prochaine action pertinente.
Chaque cas d’usage doit être défini par sa tâche, son utilisateur et la décision qu’il doit permettre. Sans cela, on fabrique un gadget.
dessiner l’architecture cible
Une architecture d’IA générative robuste est modulaire. Elle sépare l’interface, l’orchestration, l’accès aux données et le monitoring.
- Front: Une interface sobre avec des retours d’évaluation clairs.
- Back: Un orchestrateur de prompts qui gère les gabarits, les variables et les garde-fous de sécurité.
- Données: Un système de RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui ancre les réponses dans des sources de données à jour.
- Sécurité & Mesure: Filtrage des entrées/sorties, journalisation et masquage des PII.
piloter la valeur
Évitez la “chasse aux démos”. Lancez un pilote restreint avec un seul KPI d’impact mesurable. Par exemple : “-20% de temps de réponse au support” ou “+1.5 point de conversion sur un formulaire”. Mesurez l’avant/après sur un petit groupe, puis élargissez si les résultats sont concluants.
gouvernance sans lourdeur
- Une liste blanche de cas d’usage approuvés.
- Une politique de données claire : qu’est-ce qui peut être envoyé à un modèle hébergé ?
- Une revue rapide des prompts sensibles par une personne désignée.
- Un journal des changements avec date et motif.
exemple de fiche cas d’usage
- titre: assistant de réponse support
- utilisateur: agents de niveau 1
- tâche: proposer 2 brouillons de réponse basés sur la base de connaissances interne.
- kpi: temps moyen de résolution (tmr) du ticket.
- données: tickets, base de connaissances, historique client (données pii masquées).
- risques: fuite d’information, hallucination -> citations des sources obligatoires.
opérations au quotidien
- Mettre en place des limites de requêtes (rate limits) et des quotas par route ou par utilisateur.
- Définir un budget journalier avec une alerte à 80% de consommation.
- Prévoir un fallback sur un modèle plus petit ou une réponse déterministe en cas de pic de charge ou de panne de l’API principale.
- Utiliser le déploiement canary pour tester les nouveaux prompts sur un petit pourcentage du trafic.
erreurs courantes et correctifs
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Symptôme: On a construit un “assistant général” qui peut tout faire, mais personne ne l’utilise.
- Cause: Cas d’usage trop vague.
- Correctif: Se concentrer sur des segments d’utilisateurs précis et des tâches finies qui ont un impact mesurable.
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Symptôme: Les réponses du chatbot sont souvent obsolètes.
- Cause: Le modèle n’a pas accès à des données fraîches.
- Correctif: Implémenter le RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec une ré-indexation planifiée des sources de données.
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Symptôme: On ne sait pas si le nouveau prompt est meilleur que l’ancien.
- Cause: Mesures de performance floues.
- Correctif: Définir un KPI unique (ex: taux de conversion) et une fenêtre d’observation claire pour chaque A/B test.