Par où commencer avec l'IA dans une TPE/PME ?
Pas par le choix d'un outil. La première étape utile est de lister trois tâches que votre équipe refait chaque semaine à l'identique : c'est presque toujours là que se trouve le premier gain. Ensuite, pour chacune, posez trois questions : les données nécessaires existent-elles quelque part ? Une erreur serait-elle grave ? Une validation humaine est-elle possible avant l'action ? Une tâche répétitive, aux données accessibles, à faible gravité d'erreur ou contrôlable avant action est une bonne candidate à l'automatisation. Les autres attendront — et certaines n'ont pas vocation à être automatisées du tout.
Ce que l'IA automatise bien — et mal — aujourd'hui
Bien : le traitement documentaire (lire, classer, extraire), la rédaction à partir de modèles et de données existantes, la recherche dans une base de connaissance, la préparation de synthèses. Mal, ou seulement sous contrôle : tout ce qui engage l'entreprise (montants, promesses contractuelles), tout ce qui touche des données personnelles sensibles, et toute décision dont l'erreur coûte plus cher que le temps gagné. Une intégration sérieuse classe chaque cas d'usage dans l'une de ces catégories avant d'écrire la moindre ligne de configuration.
Données et RGPD : les questions à poser avant un projet IA
Quatre questions suffisent à cadrer l'essentiel. Quelles données le système traitera-t-il, et contient-il des données personnelles ? Où ces données seront-elles hébergées et par qui (et ce prestataire s'engage-t-il contractuellement) ? Qui aura accès aux résultats, et comment les accès sont-ils gérés ? Enfin : comment récupérer vos données si vous arrêtez ? Un prestataire qui ne peut pas répondre simplement à ces quatre questions n'est pas prêt — c'est aussi un bon test à nous faire passer.