Preuve de concept IA
Un doute sur l'utilisation de l'IA ? On met en place les premières briques et on vous rassure sur le fonctionnement.
Premières briques · sur votre cas · démonstrateurs en ligne
- Format
- Premières briques mises en place sur votre cas
- Avec qui
- Vos équipes TI et les utilisateurs du cas d'usage retenu
- Vous repartez avec
- Un prototype qui fonctionne sur votre cas et une réponse claire à votre doute
- Ensuite
- La mise en production, ou la préparation des données si elles bloquent
À qui s'adresse une preuve de concept IA
La preuve de concept convient quand une idée d'IA paraît prometteuse mais qu'aucune réponse fiable n'existe encore à la question qui compte : est-ce que cela fonctionne chez nous, avec nos documents et nos équipes ?
- Un cas d'usage paraît prometteur, mais vous doutez de sa faisabilité avant d'y engager un budget.
- Votre direction attend de voir un résultat concret avant de financer un projet d'IA plus large.
- Vous voulez vérifier qu'un modèle donne de bons résultats sur vos propres données, non sur un exemple de démonstration.
- Deux approches se disputent la même question, et seul un essai côte à côte permettra de les départager.
Du doute à la décision, en quatre étapes
- Le doute à lever : on choisit le cas d'usage et ce que la preuve doit démontrer.
- Les premières briques : on monte la version minimale : modèle, données et interface.
- L'essai : vos utilisateurs essaient le prototype, et on relève ce qui fonctionne et ce qui coince.
- La décision : poursuivre, ajuster ou arrêter, sur la base de ce qu'on a vu.
Pour voir à quoi ressemble une preuve de concept, parcourez nos démonstrateurs.
Voir les démonstrateurs →Comment on mène une preuve de concept IA
Une preuve de concept commence par une question précise, formulée avant toute ligne de code : que doit-on voir fonctionner pour décider de poursuivre ? Cette question fixe le cas d'usage, les données utilisées et ce qui compte comme un succès. On monte ensuite la version minimale, avec seulement le modèle, les données et l'interface nécessaires pour y répondre, car chaque élément ajouté retarde la réponse sans la rendre plus fiable.
L'essai se fait avec vos utilisateurs, sur le cas que vous avez retenu, parce qu'eux seuls savent si la réponse de l'outil est utile dans leur travail. On note ce qui fonctionne et ce qui coince, y compris quand le blocage vient des données plutôt que du modèle. Le résultat est une décision : poursuivre, ajuster ou arrêter. Un arrêt documenté a de la valeur : il évite d'investir dans une direction que l'essai a écartée.
Ce que vous obtenez
Un prototype sur votre cas
Une version minimale qui tourne sur votre cas d'usage, avec le modèle, les données et l'interface nécessaires, que vos utilisateurs peuvent essayer eux-mêmes.
Un constat sur ce qui fonctionne
Un relevé, établi avec vos utilisateurs, de ce qui répond au besoin et de ce qui coince, que la cause soit le modèle, les données ou l'interface.
Une décision fondée sur l'essai
Une recommandation de poursuivre, d'ajuster ou d'arrêter, qui s'appuie sur ce que l'essai a montré sur votre cas et non sur une promesse de fournisseur.
Après la preuve de concept IA
La décision qui clôt l'essai oriente la suite. Si vous poursuivez, la mise en production reprend le prototype pour en faire un service que vos équipes peuvent utiliser chaque jour. Si l'essai a surtout révélé des sources dispersées ou des droits d'accès flous, la préparation des données passe en premier, et un nouvel essai repart sur des bases assainies.
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'une preuve de concept en IA ?
C'est une version minimale d'un projet d'IA, montée sur un cas précis pour vérifier que l'idée fonctionne avant d'investir davantage. Elle répond à une question posée au départ, par exemple : l'outil trouve-t-il la bonne information dans nos documents ?
Une preuve de concept peut-elle échouer ?
Oui, et la réponse reste utile. Elle bute plus souvent sur les données que sur le modèle : sources dispersées, contenus périmés, droits d'accès flous. Dans ce cas, l'étape suivante est de préparer les données.
Que devient la preuve de concept si elle réussit ?
Elle sert de base à la mise en production. Un prototype n'a pas les garde-fous d'un service utilisé chaque jour ; la mise en production ajoute le suivi de la qualité des réponses, des coûts et des incidents.
Une preuve de concept se fait-elle sur nos vraies données ?
Elle se fait sur votre cas, donc avec les données de ce cas, dans la mesure où la question à lever l'exige. Le choix des données et de l'hébergement se fait au départ, avec le Québec par défaut, pour que l'essai respecte vos règles de confidentialité.