En deux ans, nous avons travaillé avec de nombreuses entreprises. À chaque fois, le même constat : le problème n'était ni le modèle, ni le code. C'était l'absence de données exploitables, d'évaluation, et d'un chemin clair vers le ROI.
L'IA permet aujourd'hui à n'importe qui de sortir un prototype en quelques jours, et beaucoup en concluent que l'expertise n'est plus nécessaire. Mais un prototype n'est pas un système de production. Pour qu'un système survive au réel, il lui faut un jeu de données qui représente vraiment votre métier (vos dossiers, vos documents, le savoir-faire de vos équipes) et une évaluation qui mesure ses réponses au lieu de les regarder passer. C'est l'étape que presque toutes les organisations sautent, y compris de très grandes : on valide au feeling, sur quelques exemples qui marchent, et on découvre les problèmes en production, devant les clients.
Nous construisons des systèmes d'IA. C'est précisément pour cela que nous commençons par les données et l'évaluation : ce sont elles qui décident si le système tiendra, et c'est l'avantage que vos concurrents ne peuvent pas acheter.