Programme — Concevoir un produit IA (du POC au scale)

Avant tout POC, apprendre à reformuler la demande en job-to-be-done et à distinguer les tâches où l'IA générative crée un vrai levier des non-problèmes où elle dégrade un système déjà satisfaisant.

Cartographier les moments de vérité et les modes d'échec d'un parcours utilisateur bâti autour d'un modèle génératif, pour concevoir des garde-fous avant la mise en production.

Comment arbitrer entre API managée et self-host, décider si un RAG est justifié, et mettre en place une évaluation qui empêche de scaler une erreur.

Concevoir l'interface qui entoure un modèle de langage — citations, expression de l'incertitude et contrôle utilisateur — pour qu'un produit IA reste exploitable même quand le modèle se trompe.

Comprendre comment transformer l'usage réel d'un produit IA en boucle d'amélioration continue, du feedback utilisateur à la labellisation et au ré-entraînement.

Comprendre la structure de coût d'une requête IA et choisir une unité de facturation qui protège la marge tout en restant lisible pour le client.

Comment construire un système de mesure pour un produit IA en s'appuyant sur trois familles de signaux : activation, qualité perçue et rétention.

Ce chapitre traite des trois dimensions qui déterminent la survie d'un produit IA en production à grand volume : la performance perçue, le coût unitaire par requête et l'organisation humaine qui opère le système.

Comment cartographier l'impact réel d'un produit IA sur les personnes concernées, concevoir un recours utilisable et rendre le système transparent sans le noyer sous des mentions légales inutiles.

Un plan opérationnel daté pour faire passer un produit IA du POC au lancement contrôlé en 90 jours, structuré en trois phases séparées par des portes de décision explicites.