1. Où l’IA peut aider
Certains usages sont intéressants lorsque les données sont suffisamment organisées et que le résultat peut être contrôlé.
- Proposer des requêtes ou des scripts de nettoyage à relire.
- Détecter des anomalies à investiguer, sans conclure automatiquement.
- Générer une première synthèse d’écarts documentée.
2. Garde-fous indispensables
Les modèles peuvent produire des erreurs, omettre un contexte essentiel ou suggérer des causes non démontrées.
- Conserver les sources et les calculs consultables.
- Exiger une validation humaine pour les conclusions importantes.
- Éviter l’envoi de données de chantier ou clients à un service non autorisé.
3. Mesurer la valeur
Un prototype doit être évalué sur l’utilité réelle et non sur la qualité apparente de sa réponse.
- Définir un jeu de tests représentatif.
- Mesurer précision, temps gagné et taux de reprises.
- Comparer la procédure avec et sans assistance IA.
Note de méthode non datée, sans affirmation de nouveauté produit ni de résultat client.