01
Quelle tâche à forte composante linguistique doit évoluer ?
Identifier le workflow documentaire, de connaissance ou de contenu précis dans lequel la génération peut réduire l’effort ou améliorer la cohérence.
IA, automatisation et optimisation
IA générative
Utiliser l’IA générative lorsque le langage et l’information non structurée font partie du travail, avec des contrôles d’entreprise autour du modèle.
L’IA générative peut accélérer les travaux portant sur les documents, la connaissance, la classification, la rédaction et l’extraction structurée d’informations, mais sa valeur en entreprise dépend de la manière dont le modèle est ancré dans les sources, évalué, sécurisé et intégré au workflow qui l’entoure.
Nous concevons les cas d’usage à partir du processus, et ne sélectionnons les modèles et architectures qu’après avoir compris les sources d’information, les règles d’accès, les résultats attendus, la revue humaine et les risques opérationnels.
La perspective NoèmeXRendre d’abord le système intelligible : révéler la structure, les contraintes et les variables qui déterminent où le changement peut produire le résultat recherché.
Priorités connexes des dirigeants
Les priorités en matière d’IA dépendent de la personne qui porte la décision, le risque et le résultat opérationnel.
Utilisez ces parcours pour relier les travaux d’IA, d’automatisation et d’optimisation aux dirigeants responsables de la gouvernance, des fondations et de la performance de l’entreprise.
Priorité dirigeant
CAIO : portefeuille IA, gouvernance et valeur
→Priorité dirigeantCIO : architecture, intégration et mise en exploitation
→Priorité dirigeantCDO : préparation des données, gouvernance et entrées des modèles
→Priorité dirigeantCOO : automatisation, prédiction et résultats opérationnels
→Questions que nous traitons
Les décisions qui structurent les travaux d’IA générative
Nous commençons par le processus métier, la décision, l’information et les contrôles opérationnels autour du cas d’usage avant de sélectionner les modèles, plateformes ou technologies d’automatisation.
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Quelles informations le modèle peut-il utiliser ?
Définir les sources d’entreprise autorisées, les limites d’accès, les exigences de confidentialité et déterminer si une récupération d’information ou un contexte structuré est nécessaire.
03
Comment la qualité des résultats sera-t-elle évaluée ?
Créer des critères d’évaluation propres à la tâche pour la factualité, l’exhaustivité, la cohérence, le format et l’utilité métier.
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Où une personne doit-elle rester responsable ?
Définir les points de revue, d’approbation et d’escalade pour les résultats qui affectent les clients, la finance, les opérations, la sécurité ou des décisions réglementées.
Ce que nous livrons
Une capacité pensée pour la production, pas une expérimentation isolée
Le périmètre exact dépend de l’organisation et du cas d’usage, mais l’intervention produit généralement une combinaison des éléments suivants.
01
Conception de cas d’usage d’IA générative
Définition du processus, décomposition des tâches, hypothèse de valeur, risques et exigences de supervision humaine.
02
Évaluation des modèles et de l’architecture
Options de modèles, approche d’hébergement, stratégie de contexte, schéma d’intégration et considérations de coût.
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Conception des prompts et des sorties structurées
Instructions réutilisables, schémas et patterns de validation pour une exécution cohérente des tâches.
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Cadre d’évaluation
Jeux de tests, critères de notation, catégories d’erreurs et seuils d’acceptation pour un usage en production.
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Intégration aux workflows
Connexions aux référentiels documentaires, applications métier, API et processus d’approbation.
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Garde-fous opérationnels
Contrôle des accès, journalisation, revue, supervision et gestion des changements pour l’usage courant.
Contexte d’entreprise pertinent
Éléments probants et contexte opérationnel issus de transformations d’entreprise
Le portefeuille documenté comprend la génération, le mapping et la validation de modèles assistés par IA au sein d’une plateforme mondiale de gouvernance des données. Il s’agit d’un élément probant pertinent sur le plan opérationnel, sans être présenté comme une mise en œuvre d’IA générative.
Contexte informationnel d’entreprise gouverné70 countriesPlus de 4 000 systèmes IT · Gouvernance mondiale des données
Concevoir des travaux assistés par IA au sein de workflows d’entreprise gouvernés
La plateforme mondiale de gouvernance a centralisé les workflows de modèles de données et introduit la génération de modèles assistée par IA, le mapping, des recommandations de transformation, la relecture et la validation. L’intervention illustre les conditions d’accès, de workflow, de gouvernance et de certification humaine que les applications d’IA générative doivent respecter dans les entreprises complexes ; elle n’est pas présentée comme une étude de cas d’IA générative.
Lire le cas associéServices associés
Poursuivre vers la capacité adjacente.
L’IA, l’automatisation et l’optimisation se croisent souvent avec les travaux sur les données, l’analytique, les processus et la gouvernance. Ces pages maintiennent chaque capacité clairement définie tout en rendant ces relations explicites.
Nos modes d’intervention
Choisir le mode d’intervention adapté au problème.
Les travaux peuvent commencer par une mission de conseil ciblée et se poursuivre par la mise en œuvre, un soutien intégré, des services managés ou l’exploitation et la maintenance selon la maturité et la criticité de la capacité.
Conseil
Sélectionner des cas d’usage d’IA générative crédibles, ainsi que l’architecture et la gouvernance adaptées, avant le passage à l’échelle.
En savoir plus →Réalisation de projets
Construire les évaluations, intégrations, interfaces et garde-fous autour des cas d’usage retenus.
En savoir plus →Exploitation et maintenance
Assurer le support des évaluations en production, des changements de modèles, des incidents et du contrôle continu de la qualité.
En savoir plus →Vos interlocuteurs
Échangez directement avec les personnes responsables de ces travaux. Découvrez leur expérience et les possibilités de prise de contact.
Zahra Fathisalout
Fondatrice · Ing., CSP, CMLAI
Gouvernance d’entreprise · Candidate ASC-C.Dir.
Intervient à l’intersection de la stratégie, de la transformation d’entreprise, des données, de l’IA et de la gouvernance, avec une expérience d’ingénierie opérationnelle appliquée aux décisions de transformation complexes.
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Brendan Young
B.Com, Directeur des opérations
Relie la conception de la transformation à la discipline opérationnelle, en s’appuyant sur une expérience de direction en logistique, exécution des commandes et opérations à haut débit.
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IA générative
Commencer par le problème métier, le workflow et la décision à améliorer.
Présentez-nous le workflow, les sources d’information, les utilisateurs, les exigences de sortie et les contraintes de risque. Nos équipes pourront déterminer où l’IA générative est pertinente, comment l’évaluer et quels contrôles sont nécessaires avant le déploiement.