L'engouement autour des LLMs pousse beaucoup d'équipes à coller de l'IA partout. La plupart de ces intégrations s'usent en six mois. Trois questions à se poser avant.
La tâche est-elle ambiguë ?
L'IA brille quand le problème est mal formé : résumé, classification floue, génération. Si la tâche est strictement déterministe, une fonction classique fera mieux, plus vite, et sans coût d'inférence.
Le coût d'erreur est-il acceptable ?
Un LLM se trompe — parfois avec aplomb. Si une mauvaise réponse a un impact métier élevé (médical, juridique, financier), il faut un humain dans la boucle, des garde-fous, ou un autre outil.
Le ROI est-il mesurable ?
Avant le développement, on définit la métrique qui prouvera (ou non) la valeur : temps économisé par dossier, taux d'adoption, satisfaction utilisateur. Sans métrique, pas de projet IA.
Les meilleures intégrations IA que nous avons livrées ont un point commun : on aurait pu les justifier sans même prononcer le mot "IA". Le besoin métier était évident, l'outil n'en était qu'un parmi d'autres.