Des usages précis à tester
Extraire des données de documents
Préparer des champs à partir d’un document, puis signaler les informations absentes ou ambiguës à la personne qui les valide.
Rechercher dans les documents internes
Retrouver des passages pertinents dans les sources autorisées et permettre à l’utilisateur de consulter le document d’origine.
Préparer une réponse ou un classement
Proposer un brouillon ou une catégorie pour une demande reçue, avec validation avant toute action qui engage l’entreprise.
Pokedy : une aide par IA dans un parcours utilisateur
Pokedy est l’un de nos projets propres. Il rassemble une collection de cartes, des prix de référence et une aide par IA à l’estimation de l’état des cartes à partir de photos. L’estimation apporte une information supplémentaire que l’utilisateur doit examiner.
Le contexte est celui des collections, mais le principe intéresse aussi une PME : placer une assistance ciblée dans un outil où l’on dispose du contexte pour la vérifier. Une estimation ne constitue ni une certification professionnelle, ni une garantie de prix de vente.
Exemple de périmètre : préparer la saisie d’un document
Voici un scénario à étudier pour une entreprise, et non une réalisation client revendiquée : préparer les informations d’un document reçu pour éviter de les ressaisir intégralement.
Le document d’origine
Conserver la source et identifier les champs utiles, par exemple la date, la référence et le nom de l’entreprise.
La proposition de l’outil
Présenter les valeurs extraites et rendre visibles les champs manquants. Une réponse incertaine doit pouvoir être laissée à vérifier.
La validation
Permettre à une personne de comparer, corriger et approuver les données avant leur transmission à l’outil métier.
Les données et les accès viennent avant le modèle
Le premier échange porte sur les documents disponibles, leur qualité, leur sensibilité et les personnes autorisées à les consulter. Nous définissons les résultats attendus et les cas où le système doit demander de l’aide plutôt que produire une réponse.
Le choix du fournisseur, les lieux de traitement, les conditions d’utilisation des données et les exigences de conservation doivent être examinés pour le projet. Une fonctionnalité d’IA ne constitue pas, à elle seule, une garantie de confidentialité ou de conformité.
Évaluer avant de déployer
1. Définir la tâche
Limiter le prototype à une décision ou à un traitement clairement décrit.
2. Préparer les exemples
Choisir des cas représentatifs, y compris les documents difficiles, et indiquer la réponse attendue.
3. Mesurer les erreurs
Examiner les informations manquantes, les réponses incorrectes et le temps de vérification, pas seulement les exemples qui fonctionnent.
4. Décider de l’intégration
Comparer l’utilité obtenue aux coûts et aux risques, puis définir les contrôles et le suivi si l’on poursuit.
Budget et contraintes d’exploitation
Le coût dépend de la préparation des données, du nombre de formats, de l’évaluation, de l’interface et des connexions aux outils métier. Les services de modèles peuvent ajouter des coûts d’usage ; la vérification humaine et le suivi des erreurs restent à prévoir.
Le volume de données, les permissions et la criticité d’une mauvaise réponse influencent la conception. Commencer petit permet de décider sur des résultats observés, sans présumer d’un gain.
Quand une règle simple est préférable
Si les données sont structurées et que le résultat suit une règle stable, un calcul ou une automatisation classique est souvent plus facile à vérifier. Nous ne proposons pas de l’IA pour remplacer une règle qui fonctionne déjà.
Automatisation des processus PMEFaire évoluer l’usage à partir des retours réels
BSAE propose d’adapter la solution lorsque de nouveaux besoins se présentent : un autre format de document, une source supplémentaire ou une nouvelle étape métier.
Une évolution de l’IA doit être réévaluée sur des exemples représentatifs. Nous cadrons les changements et les critères de validation avant d’élargir l’usage ; les modalités du suivi régulier restent à définir pour le projet.
Questions fréquentes
L’IA peut-elle agir sans validation ?
Cela dépend du risque et des résultats des tests. Une réponse à un client, une donnée financière ou une décision sensible peut nécessiter une validation explicite. Ce choix doit faire partie du périmètre.
Peut-on travailler avec nos documents internes ?
C’est un usage à étudier selon les formats, les droits d’accès et les exigences de confidentialité. Il faut vérifier les conditions du service retenu avant d’y transmettre des documents.
Faut-il entraîner un modèle spécifique ?
Pas nécessairement. Un modèle existant, une recherche dans des sources autorisées ou une solution sans IA peut suffire. Le prototype aide à comparer ces options.
Comment savoir si le projet est utile ?
Comparez le résultat à votre traitement actuel : qualité des données, erreurs, temps de validation et coût total. Définissez les critères avant les tests pour éviter de conclure à partir de quelques démonstrations.