IA et apprentissage automatique

La plupart des PDG et des fondateurs que nous rencontrons utilisent déjà l'IA — généralement trois ou quatre outils, souvent un flux ChatGPT maison, parfois un agent fournisseur que personne n'a audité. La question est rarement de savoir s'il faut utiliser l'IA. C'est plutôt de savoir laquelle de ces intégrations est porteuse, laquelle érode la confiance, et ce qui devrait plutôt être bâti à l'interne. Les mandats d'IA de SDEN prennent trois formes. D'abord, un audit d'IA : un inventaire de chaque intégration d'IA dans l'entreprise, les données qu'elle touche, sa place dans les chemins critiques, et un carnet de correction classé avec un verdict bâtir-ou-acheter pour chaque élément. Ensuite, des flux d'IA personnalisés : conçus en fonction d'un résultat mesurable, livrés avec un harnais d'évaluation, dont le client est propriétaire. Enfin, l'ingénierie d'IA intégrée, où SDEN s'installe au sein d'une équipe existante comme responsable de discipline jusqu'à ce que l'équipe puisse porter le travail elle-même.

La partie difficile de la livraison d'IA n'est pas de choisir un modèle. C'est de décider quoi mesurer, de bâtir le harnais d'évaluation qui le mesure, et de garder une boucle de rétroaction en direct une fois le produit en production. Nous commençons chaque mandat d'IA par la question à laquelle le modèle est censé répondre pour l'utilisateur — et nous refusons d'écrire du code avant de nous être entendus sur la façon dont nous saurons si la réponse est bonne. À partir de là, nous choisissons l'architecture la plus simple qui atteint le seuil : un modèle hébergé bien instruit là où ça fonctionne, la génération augmentée par récupération (RAG) sur vos données là où les réponses dépendent de contenu privé, et le réglage fin uniquement lorsque l'ingénierie d'invite et le RAG ont atteint un plafond.

La préparation à la production des fonctionnalités d'IA chez SDEN signifie un budget de latence documenté, un plafond de coût par requête, des garde-fous déterministes sur les entrées et les sorties (caviardage des RP, détection de contournement, taxonomie des refus), et un pipeline d'évaluation journalisé qui s'exécute contre un jeu réservé chaque fois que l'invite ou le modèle change. Les modèles sont des commodités ; la discipline d'évaluation, c'est le rempart.