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 : 13 juillet 2026
3 min · Lecture
Résumé exécutif
Avant d’ajouter un modèle, définissez la tâche, la frontière des données, l’erreur acceptable, l’approbation humaine, le retour manuel et la trace. Un flux contrôlé vaut mieux qu’une promesse autonome trop large.
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 QA.
Évitez l’autorité ouverte sur les prix, contrats, paiements, remboursements, envois sensibles ou affirmations publiques.
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 un retour indépendant du modèle.
Assignez un responsable aux changements de consignes, sources et politiques.
Liste pratique
- La tâche est-elle étroite?
- La source est-elle approuvée?
- Les données sensibles sont-elles minimisées?
- Le statut est-il visible?
- L’approbation humaine est-elle explicite?
- Les échecs sont-ils testables?
- Existe-t-il un retour?
- Qui possède les changements?
Solutions liées
- IA et intelligence opérationnelle
- Opérations et automatisation des flux
Cet article ne contient aucune statistique externe ni relation d’affiliation déclarée.
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.