Grands modèles de langage / IA générative

Les solutions sur mesure créent le plus de valeur dans les processus qui impliquent de grands volumes d’informations non structurées, des tâches intellectuelles répétitives ou des contenus et des règles propres à l’entreprise. Les cas d’usage les plus courants sont la préparation de documents, la recherche d’informations, l’assistance aux clients ou aux collaborateurs et les flux de travail complexes qui exigent davantage d’intégration, de contrôle ou de personnalisation.

Nous associons le choix du modèle, la conception des instructions et des données, et des étapes de validation humaine adaptées au niveau de risque de chaque tâche. Pour les cas d’usage les plus critiques, nous faisons aussi en sorte que les résultats s’appuient sur des données internes vérifiées, et non sur une génération de contenus sans restriction.

Nous aidons les organisations à tirer davantage de valeur des outils d’IA : nous sélectionnons les bonnes solutions, les configurons pour des cas d’usage spécifiques, les intégrons aux données et aux flux de travail de l’entreprise, et définissons les règles de gouvernance et les pratiques d’utilisation adaptées. Nous formons également les équipes à utiliser l’IA de manière efficace et cohérente, et ne développons des solutions sur mesure que lorsque les outils existants ne peuvent pas répondre pleinement aux besoins de l’entreprise.

Une solution d’IA sur mesure se justifie lorsque les outils existants, même après configuration et intégration, ne peuvent pas répondre pleinement aux besoins de l’entreprise. Ce besoin peut apparaître lorsque le cas d’usage exige des fonctionnalités très spécifiques, une intégration plus poussée avec les systèmes, une automatisation plus complexe, un contrôle plus rigoureux des résultats ou des exigences particulières en matière de sécurité et de conformité. La décision doit mettre en balance la valeur pour l’entreprise, l’effort de mise en œuvre, la capacité à passer à l’échelle et ce que le marché propose déjà.

Dans la mesure du possible, nous intégrons l’IA générative aux outils et aux processus existants, afin que les équipes l’adoptent dans leur travail quotidien et non comme une activité à part. L’adoption se fait généralement par étapes : elle commence par les cas d’usage prioritaires et un groupe d’utilisateurs sélectionnés, avec des consignes claires, une formation et des retours. Cette approche progressive aide les équipes à gagner en confiance, à affiner l’usage de la solution et à étendre l’adoption sans perturbations superflues.

Nous commençons par identifier le besoin de l’entreprise, les cas d’usage prioritaires, les tâches, les sources de données, les flux de travail et les utilisateurs concernés. Nous évaluons ensuite si un outil d’IA existant peut répondre à ce besoin grâce à une configuration et une intégration adaptées, ou si une solution plus sur mesure est nécessaire. Nous concevons la solution avec les modèles et les connexions de données appropriés, des mécanismes de contrôle, des règles de gouvernance et des consignes pour les utilisateurs, en restant centrés sur l’adoption concrète et la valeur mesurable pour l’entreprise.