Le cas d’usage est trop large
L’équipe veut « ajouter de l’IA » sans définir input, décision, métrique de qualité ni erreur acceptable.
Intégrations IA
L’IA dans le workflow existant, avec tâche mesurable, évaluation et fallback
Nous concevons et intégrons des cas d’usage IA bornés pour classification, recherche, génération et assistance.
Nous séparons démonstration et production en traitant données, confidentialité, abstraction provider, qualité, coût et revue humaine.
Évaluer un cas d’usage IAQuand le besoin apparaît
Quand Intégrations IA devient un besoin concret
La page décrit des symptômes observables au lieu de remplacer la discovery par une promesse de résultat.
Les données exigent des limites claires
Confidentialité, rétention, traitement provider et accès interne ne sont pas établis.
La sortie du modèle déclenche une action réelle
Sans évaluation, confiance, fallback et revue humaine, une erreur devient un effet production.
Ce que fait Dazoro
Comment nous réalisons Intégrations IA
Le travail reste limité à un périmètre convenu et à un résultat vérifiable.
Cadrage du cas d’usage
Nous définissons une tâche, ses données, l’output attendu et un critère d’utilité mesurable.
Limite données/provider
Nous fixons confidentialité, rétention, abstraction, coût et limites de contexte.
Prototype avec évaluation
Nous construisons un flow borné et le testons sur des exemples représentatifs.
Intégration contrôlée
Nous ajoutons fallback, revue humaine, observabilité et arrêt sûr avant les effets réels.
Processus
Déroulement du travail
Contexte et critères d’acceptation
Nous définissons la tâche, les limites, les dépendances et les critères de fin avant l’implémentation.
Conception de la solution
Nous choisissons l’architecture minimale viable et l’ordre des changements adapté au système existant.
Implémentation bornée
Nous livrons le diff convenu par étapes vérifiables, sans refactor global facultatif.
Validation et transmission
Nous validons les scénarios critiques, documentons les limites et préparons un rollback clair.
Périmètre
Ce qui est inclus et ce qui exige une décision distincte
Inclus
- classification, recherche, génération et assistance
- abstraction provider/modèle et contrats de prompt
- dataset d’évaluation et quality checks
- limites de confidentialité, fallback et revue humaine
Non promis automatiquement
- remplacement autonome d’une équipe
- affirmations d’accuracy sans dataset ni évaluation
- transfert de données sensibles sans protection convenue
- action irréversible fondée uniquement sur la sortie du modèle
Approche
Comment le résultat reste vérifiable
La solution est reliée à des contrats observables, des tests et un release contrôlé.
Le cas d’usage est borné
Le système résout une tâche précise avec input, output et risque acceptable connus.
La qualité est mesurée
Le dataset et les catégories d’échec exposent les limites réelles du modèle.
Le fallback est intégré
Une IA incertaine ou indisponible ne bloque pas le workflow de base sûr.
Discuter du besoin
Existe-t-il une tâche où l’IA doit apporter une valeur mesurable ?
Décrivez workflow, données et décision à améliorer. Nous évaluerons la pertinence avant de choisir modèle ou provider.