Points de vue d'ingénieurs, pas de communicants.
Analyses issues de projets réels : IA, architecture, automatisation, produit et souveraineté des données.
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De la preuve de concept à la mise en production IA : les 5 freins récurrents
Le passage du PoC à la production tient rarement au modèle. Il tient à l’organisation et aux contraintes oubliées trop tôt.
Couche sémantique : pourquoi vos agents IA s’égarent sans elle
Un agent ne comprend pas votre entreprise. Il navigue dans ce que vous avez rendu interprétable.
Agents IA : le contrôle humain comme condition de production
Ce que dix-huit mois d’agents en production changent sur la façon de concevoir les validations humaines.
Gouvernance des agents : logs, périmètre, escalation humaine
Sans journalisation et sans escalade claire, un agent n’est pas gouverné. Il est seulement lancé.
Évaluer un fournisseur d’IA : checklist opérationnelle pour DSI
Un fournisseur d’IA se juge moins à sa démo qu’à ce qu’il laisse inspecter, exporter et arrêter.
Sur mesure ou SaaS : poser correctement le problème
Un cadre de décision issu de diagnostics avec DSI et directions métier - sans camps idéologiques.
AI Solution Factory : industrialiser l’IA comme on industrialise un logiciel
Industrialiser l’IA, ce n’est pas accélérer les démos. C’est accepter les contraintes d’un produit qui doit durer.
RAG en entreprise : ce qui marche vraiment hors de la démo
Un RAG utile ne se juge pas à la fluidité de la réponse, mais à la traçabilité de la source.
Automatiser sans déposséder les équipes
Pourquoi les échecs d’automatisation sont rarement techniques - et comment garder les équipes dans la boucle.
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