Là où l'IA est rentable en premier
Les meilleurs premiers projets portent sur des tâches fréquentes, lentes et bien maîtrisées : lire des documents, rédiger des réponses, classer des demandes ou préparer des comparatifs. Elles ont des entrées claires, un bon résultat connu et une personne capable de relire le travail produit.
Nous commençons par là parce que la valeur se mesure facilement, et parce que les contrôles mis en place pour le premier workflow servent aux suivants.
Choisir ses modèles sans dépendance
Aucun modèle n'excelle en tout, et les prix comme la qualité évoluent souvent. Nous concevons une couche de routage pour que chaque tâche utilise le modèle adapté à ses exigences de qualité, de rapidité et de coût, et pour qu'un fournisseur puisse être remplacé sans reconstruire le workflow.
Lorsque les données doivent rester au sein de votre organisation, l'orchestration et, lorsque c'est possible, les modèles eux-mêmes peuvent tourner sur une infrastructure que vous contrôlez.
Garder l'humain aux commandes
Chaque workflow d'IA reçoit des limites explicites : ce qu'il peut lire, ce qu'il peut modifier et les actions qui nécessitent une validation. Au-delà de ces limites, le système prépare le travail et une personne décide.
Toutes les exécutions sont journalisées avec leurs entrées, sorties, validations et coûts, pour que vous puissiez revoir ce qui s'est passé et améliorer le processus.
Mesurer la qualité et les coûts
Avant la mise en ligne, nous constituons un jeu de tests à partir de vos propres cas et évaluons chaque modification par rapport à lui. En production, nous suivons la qualité, les coûts et la latence par workflow, afin que les choix de modèles et de prompts reposent sur des faits plutôt que sur des impressions.
