Cadrer son premier projet IA : la checklist en 7 points
Ce qu'il faut avoir tranché avant d'écrire la première ligne de code : périmètre, données, indicateurs, gouvernance et critères d'arrêt.
Délimiter le périmètre
Un projet IA se cadre comme n'importe quel projet d'organisation : en décrivant l'existant avant la cible. Le périmètre utile tient généralement en une phrase — un processus, une équipe, un volume mensuel. Tout ce qui déborde de cette phrase relève d'une phase ultérieure.
- Quel processus exactement, du premier au dernier geste ?
- Qui l'exécute aujourd'hui, et combien de fois par mois ?
- Qu'est-ce qui reste explicitement hors périmètre pour cette première version ?
Cartographier les données
Avant toute promesse, il faut savoir où vivent les informations nécessaires, sous quel format, avec quel niveau de fiabilité et quelles contraintes de confidentialité. Une donnée théoriquement disponible mais inaccessible en pratique est une donnée qui n'existe pas.
Définir la mesure
Deux à trois indicateurs suffisent, choisis avant le développement : temps de traitement, taux d'automatisation, taux d'usage hebdomadaire. Ils servent autant à piloter qu'à décider sereinement d'arrêter un cas d'usage qui ne prend pas.
Questions fréquentes
- Faut-il un budget dédié dès le cadrage ?
- Un ordre de grandeur suffit. Le cadrage sert justement à transformer une intention en trajectoire chiffrée, avec un premier jalon court et un point de décision explicite.
- Qui doit participer au cadrage ?
- Le responsable du processus concerné, une personne qui l'exécute au quotidien, et un décideur capable d'arbitrer. Trois profils suffisent, à condition qu'ils soient réellement disponibles.
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