01 / Quand choisir ce service
Quand choisir ce service
Pour l’analyse de documents, la prévision, la classification, les recommandations ou la vision, lorsque vos données et vos critères définissent la solution.
G-ATAI / Pour les entreprises
Développement IA sur mesure
Une IA sur mesure pour les tâches où un outil générique ne suffit pas. Comparez modèles existants, recherche documentaire, adaptation et apprentissage spécifique avant de choisir.
02 / Périmètre et livrables
Périmètre et livrables
- Évaluation des données et comparaison de modèles de référence ou d’alternatives sans IA.
- Modèle ou pipeline délimité, jeu d’évaluation et analyse des erreurs.
- Interface d’inférence, intégration et exigences de supervision.
Évaluer les résultats
Évaluez sur des données représentatives distinctes de l’entraînement. Examinez les erreurs et comparez qualité, latence et coût d’inférence dans les conditions prévues.
Préparer le premier échange
- Exemples d’entrées et de résultats corrects pour vos utilisateurs.
- Disponibilité, droits d’usage, annotations et confidentialité des données.
- Charge prévue, intégrations et limites de latence ou de coût.
Du cadrage à la livraison
Définir le problème métier
Identifiez les utilisateurs, les données et les contraintes. Convenez d’une référence de départ, de critères d’acceptation et du périmètre avant de choisir un modèle.
Tester un pilote ciblé
Évaluez une tâche représentative avec vos données et vos utilisateurs. Vérifiez la qualité, les erreurs, la latence et les coûts avant d’élargir le déploiement.
Intégrer et transmettre
Planifiez les droits d’accès, le déploiement, la supervision et la validation humaine. Précisez la documentation, la formation et le support dans le périmètre convenu.
Projets associés
Ces projets présentent des fonctionnalités et des concepts de produits, sans attester de résultats clients vérifiés ni garantir un retour sur investissement. GARC comprend un générateur de plans en bêta ; LogiTwin est un concept logistique.
Avant de commencer
Quel est le coût d’un projet IA ?
Il dépend du processus, des données, des intégrations et des exigences de sécurité et de support. Le cadrage permet de distinguer le développement des frais récurrents de modèles, de cloud et de services tiers.
Peut-on conserver nos logiciels actuels ?
Oui. Nous évaluons d’abord les API, les droits et l’accès aux données. Un pilote ou une intégration limitée peut suffire. La faisabilité et les délais sont convenus après le cadrage.
L’IA fonctionnera-t-elle sans validation humaine ?
Cela dépend du risque et de la tâche. Définissez les validations, les autorisations, les solutions de repli et les journaux avant la mise en production.
Planifiez votre mise en œuvre
Présentez votre processus, vos systèmes et le résultat recherché. Réservez un échange pour discuter de la faisabilité, du périmètre et de la prochaine étape.