Deutsch
English
TürkçeTout ne demande pas de l’IA. Certaines tâches, oui.
Nous partons du travail réel : qui fournit les informations, qui les vérifie, où naissent les questions ? Ensuite seulement, nous choisissons entre règles, interfaces et modèle d’IA.
Endurion Automate · Endurion Relay
Exploiter les documents
L’IA peut proposer des données issues de devis, bons de livraison ou courriels sans structure fixe. Des règles métier et des personnes désignées vérifient ces propositions avant traitement.
Maîtriser les données
Quelles données traiter, avec quelle validation et dans quel stockage ? Ces limites sont définies avant l’accès aux systèmes, en tenant compte des données personnelles et confidentielles.
Prouver les résultats
Le pilote compare les résultats à des exemples vérifiés et relève erreurs, questions, reprises et coûts. Ces observations éclairent la décision de mise en production et son périmètre.
Le vocabulaire IA expliqué simplement.
API
Interface normalisée entre logiciels. Exemple : mise à jour d’un ticket validé.
OCR
Reconnaissance de texte dans les scans. Exemple : numéro de facture avec vérification.
RAG
Réponse IA fondée sur des documents retrouvés. Exemple : citer le manuel à jour.
Human in the Loop
Une personne valide une étape sensible. Exemple : anomalie de facture avant comptabilisation.
Halluzination
Réponse crédible mais fausse. Exemple : citer une règle inexistante.
Workflow
Suite d’étapes définies. Exemple : réception → contrôle → validation → ERP.
Webhook
Notification déclenchée par un événement. Exemple : nouveau ticket.
Audit-Log
Journal des étapes importantes. Exemple : qui a validé quoi et quand ?
DSGVO / GDPR
Règles de protection des données. Exemple : minimisation et suppression planifiée.
SLA
Engagement de service. Exemple : délai de réponse aux incidents P1.
Pilot / Proof of Value
Essai limité avec critères mesurables. Exemple : 100 dossiers anonymisés.
ROI
Retour sur investissement après coûts de projet, licences et exploitation.
Décider avant le premier appel au modèle.
Une intégration IA implique accès aux données, conditions du prestataire et coûts. Le pilote doit les évaluer avec la qualité des résultats.
| Point de décision | À clarifier | Résultat pour la mise en œuvre |
|---|---|---|
| Données | Quels contenus peuvent être transmis à quel service ? | Catégories autorisées, lieux et conservation. |
| Qualité | Quelles erreurs sont tolérables et lesquelles imposent un blocage ? | Cas de test, résultats attendus et contrôle. |
| Exploitation | Que se passe-t-il en cas de délai dépassé, panne ou changement de modèle ? | Parcours d’erreur, responsable et budget d’usage mesurable. |
Commençons par un processus concret.
Apportez un exemple que des règles fixes ne couvrent pas. Nous examinerons la qualité des données, les contrôles et la connexion au système existant.