Data, IA, automatisation : comment ne plus confondre vos besoins
La majorité des projets échouent non pas par manque de technologie, mais par confusion entre ce qu'on veut faire et ce dont on a réellement besoin. Une grille de lecture pour trancher.
Tout le monde veut de l'IA. Les COMEX en parlent dans leurs présentations de rentrée. Les directions IT reçoivent des budgets pour "la transformation IA". Les équipes projet ouvrent des tickets "intégrer ChatGPT dans le processus". Et pourtant, la majorité de ces initiatives aboutissent à des POCs abandonnés, des budgets consommés sans valeur mesurable, et une frustration diffuse qui finit par nourrir le scepticisme.
La cause est rarement technique. Les modèles de langage fonctionnent. Les architectures RAG fonctionnent. Les outils d'automatisation fonctionnent. Ce qui ne fonctionne pas, c'est la clarté du besoin en amont. On demande de l'IA là où on a besoin de données. On automatise là où on a besoin de comprendre. On construit des chatbots là où on a besoin d'un entrepôt de données propre.
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