Un cadre pratique pour évaluer la structure des données, l’impact et les risques, la viabilité économique et la supervision avant de choisir une solution d’IA. Il comprend un arbre de décision, une grille de notation indicative et trois scénarios sectoriels illustratifs, qui ne sont pas des études d’efficacité validées.

22 oct. 2026 GUIA

Traiter les factures avec l’IA : quoi automatiser, quoi vérifier et quand arrêter le processus

Un guide pour distinguer l’extraction des données, les contrôles comptables et l’approbation humaine. Il n’existe pas de seuil universel de précision ou de volume : la décision doit s’appuyer sur des essais avec de vraies factures, des règles vérifiables et le coût des erreurs.

21 oct. 2026 GUIA

Protocole de décision pour le service client avec IA : règles, classification et génération

Guide opérationnel pour assigner l'architecture technique appropriée à chaque type d'interaction de support en fonction du coût de l'erreur, du volume et de la sensibilité réglementaire, afin d'éviter le sur-investissement dans les modèles génératifs.

20 oct. 2026 GUIA

Tri technique des tâches répétitives : quand l'IA générative est le mauvais choix

Un protocole opérationnel pour identifier les signaux indiquant qu'une tâche répétitive doit être résolue par des règles déterministes, des parsers ou des modèles statistiques classiques plutôt que par un modèle génératif. Cette approche inverse le biais d'adoption prématurée en définissant les critères techniques sous lesquels l'IA générative introduit une complexité, un coût et des risques inutiles.

20 oct. 2026 GUIA

Matrice de triage opérationnel : comment choisir entre IA, règles et statistiques selon le risque et le budget

Protocole structuré pour classifier les tâches métier avant de choisir la technologie, évitant l'adoption prématurée de l'IA générative lorsque des alternatives plus simples, moins coûteuses et auditable existent.

19 oct. 2026 GUIA

Analyser le feedback client avec l'IA : choisir entre recherche, classification et génération

Comment distinguer la localisation de commentaires, la découverte de thèmes, l'application de catégories connues et la rédaction de synthèses pour sélectionner l'approche technique adaptée au volume, à la structure et à la tolérance à l'erreur.

18 oct. 2026