
Lorsqu’un projet IA est arrêté temporairement, il peut être relancé plus facilement qu’on ne le pense. Nous vous guidons pour évaluer les avancées déjà réalisées, identifier ce qui peut être conservé et déterminer les points à corriger. Reprendre un projet, c’est souvent plus économique que de recommencer.
Un projet d’intelligence artificielle commence bien avant l’écriture du code. Il faut d’abord préparer un dossier complet : cahier des charges, sources de données, objectifs fonctionnels, contraintes techniques. Cette documentation permet de cadrer le travail, d’éviter les malentendus avec les prestataires et d’optimiser les budgets.
Tous les modèles IA ne se valent pas. Certains peuvent être biaisés, instables ou simplement inadaptés aux objectifs. Dans cette section, nous vous apprenons à évaluer la performance réelle de vos outils IA. Nous vous montrons comment détecter un sur-apprentissage, vérifier la cohérence des résultats et repérer des erreurs logiques.
Dans certains domaines, les erreurs ne sont pas permises. L’IA utilisée dans la santé, la finance ou l’éducation doit répondre à des exigences élevées de fiabilité, d’explicabilité et de conformité. Nous vous montrons comment adapter vos projets à ces contraintes spécifiques, en intégrant les règles éthiques et les normes de sécurité.
L’un des pièges les plus fréquents dans un projet d’IA est la sous-estimation des coûts cachés. Hébergement, maintenance, mises à jour, ajustements techniques peuvent vite alourdir la facture. Cette section vous aide à anticiper toutes les dépenses dès la phase de planification.