Cas d’usage et critères de qualité
Un périmètre précis, des exemples représentatifs et une méthode d’évaluation : justesse, couverture, latence, coût et situations où le système doit s’abstenir.
Baleoh / Expertises
Une IA utile, intégrée à vos produits.
Agents, assistants métier, recherche documentaire et automatisation : nous partons de vos usages pour construire une IA que vos équipes peuvent réellement exploiter.
Cadrer votre projet IAVotre besoin
Passer de la démonstration à un usage fiable.
Une démonstration réussie ne dit pas comment un système se comportera sur des documents incomplets, une demande ambiguë ou une action sensible. Le travail d’intégration consiste à traiter ces situations, pas seulement à appeler un modèle.
Nous évaluons d’abord la pertinence de l’IA et la qualité des données disponibles. Puis nous construisons un périmètre limité, mesurable et connecté à vos outils. Recherche, génération et actions sont séparées pour définir les contrôles adaptés à chaque risque.
Les livrables
Le modèle n’est qu’une partie du système.
Données et intégrations
Accès aux documents ou API nécessaires, règles d’autorisation et traçabilité des sources. Le modèle ne reçoit que les informations utiles et autorisées.
Assistant ou agent encadré
Une interface utilisable et des outils délimités. Les actions sensibles peuvent nécessiter une validation humaine et doivent pouvoir être auditées.
Évaluations et exploitation
Tests de non-régression, suivi de la qualité et maîtrise des coûts. Les limites connues, les procédures de repli et les conditions d’évolution sont documentées.
Exemple d’intervention
Retrouver une réponse dans vos documents.
Un assistant recherche dans un corpus autorisé, propose une réponse accompagnée de ses sources et indique quand les éléments sont insuffisants. L’accès suit les droits de l’utilisateur, et une évaluation vérifie les réponses avant un déploiement progressif.
Exemple illustratif, pas une référence client.
Méthode
Un déroulement adapté à votre projet.
Qualifier
Identifier le gain attendu, les risques et les données réellement disponibles.
Évaluer
Comparer des approches sur des exemples métier représentatifs.
Intégrer
Connecter le système aux produits, aux droits et aux workflows existants.
Superviser
Suivre les résultats et tester chaque changement de modèle ou de configuration.
Questions fréquentes
Avant de démarrer.
Faut-il entraîner notre propre modèle ?
Pas nécessairement. Un modèle existant, des instructions adaptées et une recherche dans vos données peuvent suffire. Le fine-tuning n’est envisagé qu’après avoir identifié un besoin que ces approches ne couvrent pas.
Nos données doivent-elles sortir de notre infrastructure ?
Cela dépend de l’architecture choisie. Les options d’hébergement, les fournisseurs, la conservation et les flux de données sont étudiés avec vous avant intégration. Nous ne supposons pas qu’un service externe est acceptable pour tous les usages.
Un agent peut-il agir sans validation ?
Seulement dans un périmètre explicitement défini. Nous distinguons les opérations réversibles des actions sensibles et prévoyons des autorisations, des limites et des validations humaines selon le risque.
Comment mesurez-vous la fiabilité ?
Avec un jeu de cas métier, des réponses attendues ou des critères de jugement, puis des tests répétés. Nous examinons aussi les erreurs, les refus, les permissions et les effets des évolutions du système.
Contact
Un projet tech ou IA à concrétiser ?
Un produit à lancer, un système existant à faire évoluer ou un usage IA à mettre en production : parlons de votre besoin et construisons la suite ensemble.
Vous préférez nous écrire directement ?
romain.sempe@gmail.com