Audit et conseil IA
Un audit d’ingénierie pour les opportunités IA : workflows, données, risques, points de validation et plus petit prototype ou plan de build utile.
- Format du projet
- Estimé après discovery
- Délai
- 2-4 semaines
L'approche
Nous choisissons un workflow répétable, cartographions les entrées, décisions, exceptions et points de validation, puis construisons un petit prototype avec des exemples réalistes. L’objectif n’est pas une démo avec des données parfaites, mais un test pratique : l’IA peut-elle enlever du travail sans créer de risque, et que faudrait-il pour la production ?
Le résultat
Vous repartez avec un prototype que votre équipe peut examiner, une recommandation claire sur l’intérêt de construire et un plan de production pour la plus petite automatisation utile.
Il vous faut une preuve avant un vrai build
Une présentation stratégique reste trop abstraite, mais un système de production est trop lourd à financer à l’aveugle. Un prototype rend un workflow assez concret pour que votre équipe puisse le juger.
Votre workflow comporte trop d’exceptions
La vraie valeur n’est pas dans le cas idéal. Les documents varient, les validations bifurquent et les données arrivent à moitié structurées. Le prototype teste ces limites avant de figer l’architecture.
Le conseil IA n’a pas atteint l’opérationnel
Le conseil générique laisse des noms d’outils et de l’incertitude. Ce sprint relie la recommandation à un flux qui fonctionne, à des points de validation et à un chemin vers la production.
Axes du travail
- 01
Sélection du workflow et cartographie du processus
- 02
Périmètre du prototype pour une tâche à forte friction
- 03
Exigences de données, confidentialité et validation humaine
- 04
Conception des prompts, de la recherche et des appels outils
- 05
Prototype fonctionnel avec exemples réalistes
- 06
Plan de production avec risques et prochaines étapes
Inclus
Un prototype IA fonctionnel pour un workflow clairement borné
Une carte du processus avec entrées, décisions, exceptions et points de validation
Des cas de test avec des exemples réalistes de votre équipe
Des notes de risque sur données, comportement modèle, handoffs et exploitation
Un plan de production avec architecture, facteurs de coût et étapes de déploiement
Questions fréquentes
Il comprend la cartographie du processus, les exigences de données et de validation, un prototype fonctionnel cadré, des cas de test avec exemples réalistes et un plan de production pour la plus petite automatisation utile.
Les deux, dans un périmètre volontairement réduit. Le conseil est relié à un prototype fonctionnel, donc la recommandation part de votre workflow réel plutôt que de conseils IA génériques.
Oui, lorsque le prototype montre que le workflow mérite d’être automatisé. L’étape suivante est souvent un build de production avec monitoring, fallbacks, permissions et responsabilités claires.
Les meilleurs candidats sont fréquents, coûteux et vérifiables : intake documentaire, routage, enrichissement, reporting, recherche, opérations de contenu ou handoffs où une personne valide encore le résultat.
Démarrez votre projet
Décrivez le workflow, les utilisateurs, les outils et les contraintes. webvise en fait un plan clair avec calendrier et budget avant la mise en œuvre.
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