Adapter une IA à vos données : préparation, évaluation, mise en production, suivi et amélioration continue. Une IA utile, mesurée et maintenable.
Mission
Adapter une IA à vos données (embeddings, recherche sémantique, RAG, classification…) et l’amener jusqu’en production : préparation → évaluation → mise en service → suivi → amélioration continue.
Étape 1 — Données
- —Collecte, nettoyage, dédoublonnage
- —Anonymisation si nécessaire (RGPD)
- —Schéma, sources de vérité, règles d’accès
- —(Option) annotation et jeux de vérité terrain
Étape 2 — Baseline (pragmatique)
- —Embeddings, index et moteur de recherche
- —Prompts système et règles de réponse
- —Mesure initiale (qualité, coût, latence)
Étape 3 — Qualité (mesurée)
- —Jeux de tests et métriques
- —Analyse des erreurs (hallucinations, manque de rappel, ambiguïtés)
- —Tests de robustesse et garde-fous
Étape 4 — Production (MLOps)
- —API, mise en cache, indexation, sécurité
- —Traçabilité (logs, sources, rejeu)
- —Monitoring latence, coûts, taux d’échec
Étape 5 — Amélioration continue
- —Retours utilisateurs
- —Mise à jour de l’index, nouveaux tests, itérations de prompts
- —Ajustement des seuils et des politiques
Résultat attendu
Un système IA utile et maintenu : reproductible, auditable, et capable de s’améliorer sans dériver.