Les données d’un prototype sont ambiguës
Identifier le propriétaire des exemples, utiliser des cas fictifs ou expurgés et préciser les contenus qui ne peuvent pas partir vers un modèle.
Cadrage IA générative : décider avant le POC
Une démonstration LLM paraît convaincante, mais les données autorisées, la qualité attendue et la responsabilité des réponses ne sont pas définies.
Mettre à l’épreuve un usage métier et décider s’il mérite un prototype, doit être ajusté ou ne justifie pas un LLM.
Services
Les problèmes traités
Une réponse plausible est prise pour une réussite
Définir sorties attendues, erreurs éliminatoires et personne chargée d’accepter ou de refuser les propositions du modèle.
Le coût par usage n’est pas connu
Estimer selon volume, taille des échanges et reprises ; ces scénarios ne sont pas une dépense d’exploitation constatée.
Ce que vous recevez
- Fiche de décisionTâche assistée, données admissibles, critères de succès et d’échec, contrôle humain et recommandation poursuivre, ajuster ou arrêter.
- Conditions d’un éventuel POCArchitecture envisagée, scénarios de coût, risques et autorisations à obtenir avant une expérimentation distincte.
Périmètre et prérequis
Prérequis et options. Un usage, quelques exemples autorisés, responsable métier et propriétaire des données. Les options Azure AI Foundry ou Azure OpenAI et leurs contraintes de région et d’accès sont étudiées, pas déployées.
Hors cadrage. Pas de connexion à des données réelles, de POC exécutable ni de mise en production sans commande et validations dédiées.
Une question sur votre environnement ? Décrivez-la-moi : je définirai avec vous un périmètre utile avant d’intervenir.
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