Maîtriser l’adoption de l’IA
L’implémentation de l’IA en entreprise passe par une succession de projets adaptés aux besoins spécifiques des entreprises. Il s’agit de développer des AGENTS IA
.
Nous considérons qu’un projet agentique doit respecter quatre objectifs :
01
Répondre à une vraie problématique
La réussite d’un projet IA est multi-factorielle, au-delà de l’aspect technique, il dépend d’une bonne approche fonctionnelle et d’une prise en compte des facteurs humains.
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Sélectionner des problèmes métier réels.
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Obtenir l’adhésion des équipes.
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Privilégier des projets réalisables et à fort impact.
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Constituer une équipe pluridisciplinaire.
02
Sécuriser les systèmes et les données
Il s’agit de protéger les données et de contrer les injections de prompt dans un système d’IA agentique
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Hébergement interne, cloud et IA souverains.
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Validation par un tiers de confiance (Human-in-the-Loop & MFA).
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Cloisonnement des clés d’API par « Portée » (Scoped API Keys) et Guardrails (Garde-fous) et IA de supervision.
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L’isolation technique (Sandbox).
03
Mesurer la performance
Pour mesurer l’impact d’un agent IA, il faut croiser son efficacité technique (l’agent fait-il bien son travail ?), sa performance opérationnelle (fait-il gagner du temps ?) et son retour sur investissement financier..
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Indicateurs d’autonomie et d’efficacité.
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Indicateurs de qualité et de fiabilité.
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Indicateurs opérationnels et de productivité.
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Calcul du ROI Financier.
04
Réduire l’empreinte carbone des LLM
Pour maximiser l’efficacité énergétique, l’architecture des agents que nous déployons suivent généralement une répartition de 80% de Python (le squelette et les muscles) et 20% de LLM (le cerveau linguistique).
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Privilégier les SLM (Small Language Models) tant que possible
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Brider la boucle de l’agent (Max Iterations)
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Mettre en place un cache sémantique
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Mesurer l’optimisation des tokens (éco-pilotage avec CodeCarbon)
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