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Usage pragmatique de l’IA
L'IA est aujourd'hui partout dans les discussions techniques. Très peu de projets en tirent une valeur mesurable. Mon rôle n'est pas d'« ajouter de l'IA ». Il est d'aider à décider si l'IA est pertinente, où elle l'est réellement, et comment l'intégrer sans fragiliser l'existant.
Quand intervenir
- pression interne ou marché autour de l’IA
- incertitude sur les cas d’usage réels
- crainte des coûts, des dépendances ou des risques
- intégration envisagée dans un produit ou une architecture existante
Ce que je fais
- identification des cas d’usage où l’IA apporte une valeur concrète
- analyse coût / valeur / risques (qualité, dépendance, sécurité)
- cadrage architectural (orchestration, données, intégration)
- définition de garde-fous techniques et organisationnels
Ce que je ne fais pas
- intégrer de l’IA “pour faire comme les autres”
- vendre des promesses irréalistes
- construire des systèmes opaques ou non maîtrisés
Ce que vous obtenez
- une décision claire sur l’usage (ou non) de l’IA
- une intégration maîtrisée si elle a du sens
- moins de dette technique et cognitive
- une approche durable et compréhensible
Pour qui
- CTO et Tech Leads face à la pression d'intégrer l'IA sans cadrage clair
- Équipes produit qui veulent évaluer la pertinence avant de construire
- Projets avec une stack existante à préserver
- Organisations qui veulent des garde-fous, pas de la hype.
L'IA entre dans votre roadmap ?
Parlez-moi de votre contexte, des cas d'usage envisagés et de vos contraintes. On cadre ça ensemble.