Pour les décideurs d’entreprise · L’IA en pratique
Par où commencer avec l’IA dans votre entreprise
Choisissez une situation précise, voyez ce que l’IA peut préparer et décidez qui jugera de l’utilité du résultat.
Une demande client peut transiter par des e-mails, des documents et un autre outil avant que quelqu’un puisse y répondre. Pour explorer l’apport de l’IA dans ce travail, il est utile de comprendre où l’information se perd et quelles étapes nécessitent une décision.
Chez Devmojos, ce point de départ relie les besoins métier aux logiciels et à l’IA. Il peut conduire à une tâche clairement cadrée dans des outils existants, à un nouveau système ou à une évolution du processus de développement. Le choix dépend du travail à accomplir.
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La demande et les notes autorisées constituent les entrées. L’IA organise les informations disponibles et prépare un brouillon. La personne responsable vérifie les informations, traite les éléments manquants et décide de l’action permise. La réponse autorisée suit le canal convenu et est consignée. Il s’agit d’un processus illustratif, pas d’un projet client.
Choisissez votre point de départ
Vous avez besoin d’un logiciel pour fournir un service. Un site web, une application ou une connexion entre systèmes nécessite de définir les utilisateurs, les fonctionnalités et les critères de recette. L’offre Build permet de discuter de ce projet, de son architecture et de sa livraison. Un projet bien défini peut passer au cadrage.
Vous avez déjà des outils, mais vous répétez une tâche de l’un à l’autre. Il peut être pertinent d’explorer un processus d’IA qui prépare du contenu ou organise des informations. Les données accessibles, le résultat et les actions autorisées doivent être convenus. Une expérimentation limitée aide à évaluer l’utilité lorsqu’elle reste à démontrer.
Vous avez déjà une équipe qui développe des logiciels. Le point de départ peut être son processus : contexte fourni aux agents, tests, revue ou transferts. AI Engineering comprend une évaluation du processus et une expérimentation d’adoption au périmètre défini. L’équipe décide des changements à conserver.
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Pour une tâche répétée entre plusieurs outils, envisagez un processus d’IA dans les outils existants ; AI Editorial Desk est utilisé pour des publications actives. Pour un logiciel à développer, envisagez un projet au périmètre convenu ; Tribeca Festival Lisboa (SIC) est un projet client mis en ligne. Une équipe de développement qui commence à adopter l’IA peut envisager AI Engineering : une évaluation du processus et une expérimentation cadrée. L’environnement d’agents et Devbus relèvent de la pratique d’ingénierie interne. Ces exemples ont des statuts distincts.
Suivez une tâche jusqu’à la décision
Prenez cet exemple illustratif : une équipe reçoit des demandes par e-mail et prépare une réponse à partir d’informations approuvées sur ses services. Utilisez ce scénario pour repérer les décisions qu’implique une première tâche.
La demande et les notes autorisées constituent les entrées. L’IA peut organiser les données disponibles, signaler les manques et préparer un brouillon. Une personne responsable de la réponse confirme les informations et décide de les utiliser ou non. Les accès aux outils, ainsi que tout envoi ou toute mise à jour d’un système, sont définis dans le périmètre du travail. Après la décision, la réponse autorisée suit le canal convenu et est consignée.
Si un détail essentiel manque, le brouillon doit rendre cette lacune visible pour la revue. L’expérimentation peut prévoir une question au client ou le renvoi de la demande à l’équipe. Une réponse apparemment complète qui invente des informations ne remplit pas l’objectif.
Pour évaluer cette tâche, comparez la qualité du brouillon, l’effort de revue, les exceptions et le coût au processus actuel. Si le résultat exige trop de corrections, il peut être nécessaire d’ajuster les sources, de réduire le périmètre ou d’arrêter l’expérimentation. S’il est utile, l’étape suivante nécessite encore une décision.
Découvrez ce qui existe déjà
L’application AI Editorial Desk est une application réelle pour analyser des sources et préparer des articles avec attribution des sources et mentions claires de l’IA. Elle est utilisée pour des publications, dont Devmojos News & Stories, avec des contrôles configurés pour chacune. Elle illustre un processus concret ; elle ne démontre pas le résultat qu’obtiendrait une autre entreprise.
Le système Brief to Shortlist répond à un autre problème : transformer la demande d’un client en une sélection de biens accompagnée d’informations à examiner par un agent immobilier. Il est utilisé en test par des agences immobilières ; ce n’est pas un service en production. L’agent immobilier garde la décision.
Décrivez une première tâche
Une description utile précise ce qui entre, ce qui doit être préparé, qui accepte le résultat et quoi faire si des informations manquent. Incluez les outils concernés et la difficulté à évaluer. Il n’est pas nécessaire de commencer par choisir un modèle ou d’automatiser tout le processus.