le journal
Ce qui tient en production.
Des notes sur l'IA appliquée, la donnée et la transformation digitale. Pas de théorie hors-sol : des cas concrets, des points de friction réellement résolus, et ce que nous avons appris en les opérant.
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Due diligence assistée par IA : le modèle lit, le code juge
La plupart des démonstrations d'IA en finance trichent sur un point : elles laissent le modèle calculer. Voici l'approche inverse, et pourquoi elle seule tient devant un investisseur.
due diligencefinanceon-premise - 10 min
Coût d'inférence : modèles ouverts sur vos GPU ou API propriétaire
Une API se paie au token et grossit avec l'usage. Un parc GPU se paie d'avance et s'amortit. Voici comment trancher, au-delà du prix affiché.
on-premisesouverainetécoûts - 10 min
Agent ou base RAG : lequel choisir pour quel cas métier
Beaucoup de projets d'IA partent mal parce qu'on confond deux outils différents. Voici comment trancher, cas métier par cas métier.
agentsrag - 7 min
Souveraineté de vos données IA : ce qu'un DAF doit vraiment exiger
Sept questions précises à poser à votre prestataire IA avant signature. Ce qui distingue un fournisseur sérieux d'un argumentaire marketing.
souverainetéDAFconformité - 8 min
Cinq points de friction que l'IA résout vraiment en entreprise
L'IA ne résout pas tout. Voici cinq frictions où elle apporte un gain mesurable, avec le garde-fou qui les rend tenables en production.
cas d'usageagentsRAG - 9 min
Sans socle de données, pas d'IA qui tient
Le modèle est la partie visible et remplaçable d'un projet IA. Ce qui décide de sa tenue en production, c'est le travail sur la donnée.
donnéeMLOpsméthode - 7 min
Reporting hebdomadaire automatisé : le cas d'une école de langue
Une école de langue passait six heures chaque lundi à compiler ses ventes à la main. Voici le système qui a remplacé ce rituel, et pourquoi le travail décisif n'était pas l'IA.
cas clientagentsdonnée
