Journal de bord
Nous montrons comment nous construisons, erreurs comprises : choix d'architecture, méthodes d'évaluation, refus de réponse analysés. Chaque note expose ce qui a été essayé, ce qui a été mesuré lorsque des mesures existent, et ce qui a été retenu. Les exemples s'appuient sur des corpus publics ou anonymisés ; aucune donnée client ne sort de son périmètre pour y figurer.
Note n° 1 · Cadrage ·
Derrière la demande « nous voulons faire de l'IA » se cachent des projets très différents. Un cadrage insuffisant se paie plus tard, en retards et en budget. Voici les questions que nous tranchons avant d'écrire une ligne de code.
Lire la noteNote n° 2 · Sélection des experts ·
Un CV décrit ce qu'une personne a fait, dans des contextes qui n'existent plus. La fiche de compétences répond à une autre question : que cet expert peut-il faire pour vous, maintenant, dans votre contexte ?
Lire la noteNote n° 3 · Évaluation ·
Pour la démonstration de ce site, nous avons interrogé Knowledge AI sur un extrait de seize articles du Code du travail. Une question devait être refusée, deux devaient obtenir une réponse. Le résultat est plus instructif que prévu : il montre ce qu'un refus prouve, ce qu'il ne prouve pas, et comment le vérifier.
Lire la noteLes briques en cours de développement, avec leur état réel et leurs mesures, sont suivies dans Build in Public.
Ouvrir Build in PublicExposez-nous votre contexte : nous vous dirons ce que nos expériences permettent d'en conclure, et ce qu'elles ne permettent pas.
