Automatisation & IA · Liste de vérification
Liste de vérification pour préparer une PME à l’IA
Être prêt pour l’IA signifie être prêt sur le plan opérationnel.
Dernière révision : 17 juillet 2026
3 min · Lecture
Résumé
Avant d’ajouter un modèle, définissez la tâche, la frontière des données, l’erreur acceptable, la solution de secours et l’historique. Cette préparation crée des responsabilités claires et des limites vérifiables.
Choisir une tâche de soutien
Les bons départs comprennent le résumé d’un ensemble connu, la classification, la rédaction depuis un contexte approuvé, l’extraction ou la préparation d’une vérification qualité.
Choisissez un travail dont la sortie peut être vérifiée et où un résultat incorrect ne peut pas faire avancer silencieusement le processus.
Définir la frontière
Listez les sources permises, les données interdites, la conservation, les rôles et la décision que la sortie peut influencer.
Précisez si la sortie est une suggestion, une ébauche, une note ou un signal, et rendez ce statut visible.
Évaluer et opérer
Créez des exemples représentatifs, des sorties attendues et des cas d’échec. Révisez faux positifs et omissions, et gardez une solution de secours indépendante du modèle.
Assignez un responsable aux changements de consignes, d’informations de référence et de politiques.
Liste pratique
- La tâche est-elle étroite?
- L’information de référence est-elle approuvée?
- Les données sensibles sont-elles minimisées?
- Le statut est-il visible?
- La sortie peut-elle être vérifiée?
- Les échecs sont-ils testables?
- Existe-t-il une solution de secours?
- Qui possède les changements?
Solutions liées
- IA et intelligence opérationnelle
- Opérations et automatisation des flux
Prochaine étape
Voyez comment cette décision s’applique à votre entreprise.
Le diagnostic relie le cadre à votre processus réel, vos données et vos contraintes.