Vous avez déjà de l’IA
Votre IA marche mais pas vraiment comme vous le souhaitez ?
Une IA en place, c’est un début. La rendre fiable, calibrée, adaptée et économe, c’est un métier. Faites défiler : voici comment je remets la vôtre au niveau.
Faites défiler
01 / 04 · Audit de l’existant
On regarde votre IA telle qu’elle tourne aujourd’hui : sécurité, calibrage, adéquation, coûts.
Exemple : sur un assistant en production, près de la moitié de la base de connaissances s’est révélée inexploitable (réponses vides, langues mélangées). 02 / 04 · Mesure
On mesure la justesse et la stabilité. Les causes se trouvent dans la donnée, pas au feeling.
Exemple : réponses en échec ramenées de 14 % à 0 %, stabilité de 0,83 à 0,92. 03 / 04 · Optimisation
On corrige ce qui compte, on fiabilise, on maîtrise les coûts. Chaque gain est attribuable à une mesure.
Exemple : coût par requête divisé par 3 sur les cas simples, via le routing vers un modèle plus léger. 04 / 04 · Sécurité et conformité
On sécurise le système et on prépare la conformité à l’AI Act. Votre IA devient fiable et défendable.
Exemple : 14 vulnérabilités documentées, dont une faille critique corrigée en moins de 24 h.Le processus en action
53 %vers81 %
Justesse d’une IA existante, après optimisation.
Un éditeur SaaS IA, dans un domaine expert et réglementé. Son assistant répondait juste une fois sur deux sur les cas les plus sensibles. Méthodologie eval-driven : on a mesuré, trouvé la cause racine par la donnée, puis corrigé ce qui comptait. Justesse de 53 % à 81 % (+28 points), cas critiques à 100 %, pour environ 18 USD de calcul et deux correctifs ciblés.
Deux volets souvent décisifs, approfondis à part : sécurité des systèmes IA et conformité AI Act.