Conseil en IA pour les PME

Commencez par vérifier si vos données et vos processus sont réellement prêts. Décidez ensuite de ce qui est rentable.

De nombreuses PME se trouvent actuellement dans une situation intermédiaire délicate en matière d'IA : les collaborateurs utilisent depuis longtemps ChatGPT et d'autres services dans leur travail quotidien, mais personne ne sait exactement quelles données de l'entreprise ou des clients y sont saisies. Parallèlement, il n'est pas rare que des offres portant sur des montants à cinq chiffres soient proposées, dont la pertinence technique et économique est difficile à évaluer en interne.

D'autres entreprises ressentent simplement une pression croissante pour agir, mais n'ont pas encore d'idée précise des domaines dans lesquels l'intelligence artificielle pourrait réellement apporter une valeur ajoutée à leur activité. Dans ces trois cas, il serait risqué de se lancer simplement dans un grand projet d'IA. Il convient tout d’abord de déterminer ce dont on dispose, ce qui manque et ce qui est réellement rentable.

Pourquoi de nombreux projets d'IA dans les PME se heurtent à des difficultés avant même d'avoir démarré

Le débat public sur l’intelligence artificielle porte souvent sur les modèles : ChatGPT, Claude, Gemini, les modèles linguistiques locaux, les agents, les systèmes RAG ou les plateformes d’automatisation. Dans la pratique opérationnelle, la véritable difficulté se situe généralement à un niveau inférieur. Les données d’entreprise, par exemple, se trouvent simultanément :

• dans le système ERP,
• dans une ancienne base de données,
• dans des fichiers Excel,
• dans la boîte de réception,
• sur un serveur de fichiers,
• dans une solution métier,
• dans les dossiers personnels de chaque collaborateur
• ou, dans certains cas, n'existent que dans l'esprit de collègues expérimentés.

Certaines informations existent en plusieurs exemplaires et se contredisent. Les appellations ont évolué au fil des ans. Les procédures se sont développées au fil du temps, mais ne sont documentées nulle part de manière exhaustive. Un collaborateur sait exactement quelle exception s'applique à un client donné. Un autre connaît les particularités de la facturation. Un troisième sait pourquoi un champ précis d'une base de données ne doit jamais être modifié.

Pour les humains, ce système fonctionne souvent étonnamment longtemps. Mais pour l'automatisation et l'intelligence artificielle, cela devient rapidement problématique. Un modèle linguistique est certes capable de traiter le langage avec brio. Mais il ne peut pas savoir de lui-même laquelle, parmi trois données clients contradictoires, est correcte, ni quelle exception informelle fait partie d’un processus métier donné depuis dix ans. L’IA n’améliore pas automatiquement la qualité des données de mauvaise qualité. Dans le pire des cas, elle ne fait que rendre les résultats erronés plus convaincants.

Un bon accompagnement en matière d'IA ne commence donc pas par l'IA

Avant d'aborder les modèles, les serveurs ou les plateformes d'automatisation, il convient de répondre à quelques questions bien plus simples :

• De quelles informations l'entreprise dispose-t-elle exactement ?
• Où se trouvent ces données ?
• Lesquelles sont suffisamment fiables pour être traitées de manière automatisée ?
• Quels sont les processus qui peuvent être décrits de manière univoque ?
• Où observe-t-on aujourd'hui régulièrement des erreurs, des demandes de précisions ou un travail manuel inutile ?
• Quelles sont les tâches qui prennent beaucoup de temps, alors qu'il serait relativement simple de les automatiser ?
• Et dans quels cas le coût d'un système d'IA serait-il supérieur aux avantages escomptés ?

C'est justement cette dernière question qui est trop rarement posée dans de nombreux projets. Toutes les opérations ne doivent pas nécessairement être automatisées. Toutes les bases de données n'ont pas besoin d'une couche d'IA. Et toutes les tâches qui pourraient techniquement être automatisées ne devraient pas nécessairement l'être.

Un conseil sérieux doit donc également pouvoir aboutir à la conclusion suivante : pour l'instant, laissez les choses telles qu'elles sont.

Ce qui me distingue de nombreux consultants en IA traditionnels

Je ne suis pas chercheur en IA et je ne commercialise pas de modèles linguistiques. Mon parcours professionnel se situe là où de nombreux projets d'IA voient réellement le jour dans les entreprises : au niveau des données, des processus métier et des logiciels d'entreprise.

Depuis 1994, je développe des solutions de bases de données et des solutions d'entreprise. Au fil des décennies, j'ai pu observer comment les systèmes d'entreprise voient le jour, se développent, s'étendent et finissent par atteindre un niveau de complexité qui n'est pratiquement plus perceptible de l'extérieur.

Au cours des dernières années, j'ai largement intégré l'intelligence artificielle dans mon propre travail de développement et dans les logiciels de mon entreprise. Ce faisant, j'ai délibérément choisi de ne pas me contenter d'utiliser des services cloud prêts à l'emploi, mais j'ai moi-même testé différentes approches dans la pratique :

• modèles linguistiques basés sur le cloud et exploités en local,
• différentes tailles de modèles,
• Comparaisons de modèles et tests de performance,
• Systèmes d'agents,
• et l'intégration de l'IA dans les architectures logicielles existantes.

Ce travail a depuis donné naissance à une plateforme de développement dédiée, dotée d’une couche d’IA intégrée. Celle-ci comprend notamment des définitions de modèles propres à la plateforme dans différentes classes de taille, un adaptateur d’IA, une interface de benchmark permettant de comparer directement différents modèles, ainsi qu’un moteur d’exécution d’agents.

Il ne s'agit ni de diapositives de présentation ni de concepts théoriques. Ces systèmes sont utilisés dans la pratique et font l'objet d'améliorations constantes. C'est pourquoi je connais non seulement les aspects impressionnants des systèmes d'IA actuels, mais aussi leurs limites, leurs besoins en ressources et les situations dans lesquelles une solution, pourtant élégante sur le papier, devient soudainement inutilement compliquée dans le quotidien de l'entreprise.

Ce que je ne souhaite donc pas vous vendre, c'est un maximum d'IA. Je souhaite déterminer de quelle quantité d'IA votre entreprise a réellement besoin.

Exemple tiré de notre propre environnement de développement : différents modèles d’IA et différentes approches techniques sont comparés entre eux dans des conditions réelles, au lieu de se fier uniquement aux informations fournies par les fabricants.

Évaluer la maturité en matière d'IA : un état des lieux indépendant

Deux jours d'analyse. Prix forfaitaire : 2 900 euros. Rapport écrit assorti de recommandations concrètes.

L'état des lieux en matière d'IA s'adresse aux entreprises de taille moyenne qui ont besoin de y voir plus clair avant d'investir des budgets importants dans des logiciels, des services de conseil ou des infrastructures. L'objectif n'est pas encore, à ce stade, de mettre en œuvre un grand projet d'IA, mais bien de disposer d'une base décisionnelle solide. À l'issue de cette démarche, vous devriez être en mesure de répondre aux questions suivantes :

Dans quels domaines l'intelligence artificielle est-elle réellement utile au sein de notre entreprise ?

1. Que devons-nous préparer pour cela ?
2. Quelle solution serait techniquement appropriée ?
3. Quel serait l'investissement nécessaire ?
4. Et quelles sont les idées qu'il vaudrait mieux ne pas approfondir ?

Éléments examinés dans le cadre de l'état des lieux

Inventaire des données: Dans un premier temps, on examine quelles sont les données d'entreprise pertinentes disponibles et où elles se trouvent.

Il ne s'agit pas ici d'une révision technique complète de l'ensemble des systèmes, mais de déterminer si l'environnement informatique existant est, d'un point de vue général, adapté aux applications prévues. L'étude porte notamment sur :

• Bases de données,
• Systèmes ERP et de gestion des stocks,
• Systèmes de gestion de la relation client,
• Classement de documents,
• Structures Excel,
• Serveur de fichiers,
• Interfaces
• et d'autres sources d'informations pertinentes.

Cela permet également d'identifier les données qui devraient être nettoyées, harmonisées ou mieux structurées avant de lancer un projet d'IA.

Évaluation des processus: L'IA peut faciliter les processus. Elle ne peut toutefois pas transformer comme par magie des processus flous en processus efficaces. C'est pourquoi nous examinons certains processus au sein de l'entreprise et vérifions :

• Comment ce processus se déroule-t-il concrètement aujourd'hui ?
• Quelles sont les informations requises ?
• Où se produisent les ruptures de support ?
• Où y a-t-il un double travail ?
• Quelles décisions une personne prend-elle ?
• Lesquelles d'entre elles obéissent à des règles claires ?
• Dans quels domaines l'IA serait-elle utile ?
• Dans quels cas l'automatisation classique serait-elle probablement plus adaptée ?

C'est précisément cette distinction qui est importante. Certaines tâches ne nécessitent pas de modèle linguistique, mais simplement une interface bien conçue ou un flux de travail bien structuré.

Trois cas d'utilisation prioritaires de l'IA

L'analyse permet d'identifier trois cas d'utilisation qui semblent particulièrement intéressants pour votre entreprise. Pour chaque cas d'utilisation, vous recevrez une évaluation portant sur les avantages potentiels, l'effort technique, l'effort organisationnel, les exigences en matière de données, les risques, les solutions possibles et l'ordre de priorité recommandé.

Toutes les idées intéressantes ne figurent pas automatiquement dans cette liste. Ce qui compte, ce n'est pas ce qui semble impressionnant sur le plan technique, mais ce qui semble judicieux sur le plan économique pour votre entreprise.

En local, dans le cloud ou une combinaison des deux ?

De nombreuses entreprises partent aujourd'hui du principe que l'intelligence artificielle doit nécessairement passer par les grands fournisseurs de cloud. Ce n'est pas toujours nécessaire. Les modèles d'IA locaux modernes sont désormais capables de prendre en charge de nombreuses tâches sur leur propre matériel. D'autres applications, en revanche, tirent un avantage considérable des modèles cloud performants.

Souvent, une solution hybride s'avère judicieuse. C'est pourquoi nous ne vous proposons pas de recommandation idéologique en faveur ou contre le cloud, mais une analyse technique et économique adaptée à votre cas d'utilisation concret. Cette analyse prend notamment en compte les éléments suivants :

• Protection des données,
• Confidentialité,
• Performances,
• Matériel requis,
• frais courants,
• Coûts d'entretien,
• Disponibilité
• et l'indépendance souhaitée vis-à-vis des différents fournisseurs.

Un refus catégorique quand cela n'en vaut pas la peine

Ce point fait expressément l'objet de la délibération. Si, à mon avis, une application d'IA envisagée ne présente aucun avantage économique raisonnable, c'est précisément ce qui sera indiqué dans le rapport. Si une solution logicielle classique s’avère plus pertinente, cela sera également signalé. Si la structure des données doit d’abord être améliorée avant même d’envisager le recours à l’intelligence artificielle, cela peut également constituer une conclusion possible.

Ne pas se lancer dans un projet peut s'avérer être une décision particulièrement rentable.

Ce que vous recevrez à l'issue de ces deux jours

Vous recevrez un rapport écrit que vous pourrez utiliser en interne comme base de décision. Il contient généralement :

• un résumé de votre situation actuelle,
• une analyse de l'environnement de données concerné,
• faiblesses identifiables,
• une évaluation de certains processus métier,
• trois cas d'utilisation prioritaires de l'IA,
• une analyse concernant l'exploitation sur site, dans le cloud ou en mode hybride,
• conditions techniques,
• une estimation approximative du temps nécessaire,
• Remarques concernant la protection des données et la souveraineté des données,
• prochaines étapes recommandées
• ainsi que, expressément, les projets que je déconseillerais pour l'instant.

Le rapport doit être suffisamment clair pour la direction, tout en étant suffisamment précis pour les discussions ultérieures avec des experts informatiques internes ou externes.

Ce qui peut se passer ensuite – mais ce n'est pas une obligation

L'état des lieux est un service de conseil à part entière. Vous ne vous engagez donc à aucun projet ultérieur.

• Peut-être que la conclusion sera la suivante : ne rien mettre en œuvre pour l'instant. Commencer par nettoyer les données.
• Peut-être qu'un petit projet se présentera, qui pourra être mis en œuvre en l'espace de quelques semaines.
• Peut-être s'avérera-t-il qu'un projet d'IA de plus grande envergure serait économiquement justifié.

Et vous pourrez peut-être mettre en œuvre ces recommandations avec votre service informatique actuel ou un prestataire avec lequel vous travaillez déjà. Si une collaboration plus poussée s'avère judicieuse, nous pourrons en discuter.

Si vous décidez, dans un délai de 90 jours, de vous lancer avec moi dans un projet de suivi correspondant, les 2 900 euros versés pour le bilan de situation seront déduits du coût de ce projet.

À quelles entreprises s'adresse ce bilan des capacités en matière d'IA ?

Cette offre s'avère particulièrement pertinente pour les entreprises comptant entre 5 et 100 salariés environ, pour lesquelles la numérisation et les logiciels d'entreprise font depuis longtemps partie du quotidien, mais où personne n'est encore explicitement chargé de la stratégie en matière d'IA. Voici quelques exemples de situations typiques :

• Les collaborateurs utilisent déjà ChatGPT ou d'autres services d'IA.
• La direction souhaite connaître les risques que cela engendre.
• Il existe de nombreuses données, mais aucune stratégie cohérente en matière de données.
• Les processus se sont développés de manière organique au fil des années.
• Un prestataire externe a proposé un projet d'IA de grande envergure.
• La direction a du mal à évaluer les avantages et le prix d'une offre.
• Certaines activités impliquent régulièrement beaucoup de travail manuel.
• L'entreprise souhaite exploiter l'intelligence artificielle, mais sans suivre aveuglément toutes les tendances.
• La protection des données et le contrôle des données d'entreprise jouent un rôle important.
• Il existe un intérêt pour les solutions locales d'IA ou pour un deuxième avis indépendant.

À qui cette offre ne s'adresse-t-elle pas vraiment ?

L'analyse de la situation n'est probablement pas la solution adaptée si le choix du système à mettre en place est déjà entièrement arrêté et qu'il ne reste plus qu'à trouver un prestataire pour la mise en œuvre. Par exemple, si la décision suivante a déjà été prise :

„ Nous souhaitons utiliser le produit X proposé par le fournisseur Y et avons simplement besoin de quelqu'un pour le mettre en œuvre. “,

un partenaire spécialisé dans la mise en œuvre est souvent le meilleur choix. Le recours à un consultant n'est pas non plus pertinent si l'on recherche uniquement une formation générale sur l'IA ou une conférence destinée aux collaborateurs.

Je m'intéresse principalement aux données d'entreprise, aux processus, à l'architecture logicielle et à la manière dont l'intelligence artificielle peut être intégrée de manière pertinente dans les processus opérationnels réels.

Pourquoi un prix fixe ?

Dès la première analyse, une entreprise doit savoir à quel engagement financier elle s'engage. C'est pourquoi l'évaluation de l'état des lieux en matière d'IA, d'une durée de deux jours, est proposée à un tarif forfaitaire de :

2.900 Euro

Ce forfait comprend l'analyse convenue, l'évaluation et le rapport écrit. S'il s'avère dès le premier entretien qu'un état des lieux ne présente aucun intérêt manifeste pour votre entreprise, je ne vous recommanderai pas de me confier cette mission.

La prochaine étape est délibérément modeste

Avant d'investir 2 900 euros, discutons-en ensemble. Au cours d'un entretien téléphonique d'environ 20 minutes, nous clarifierons les points suivants :

• Quelles sont vos préoccupations actuelles en matière d'IA ?
• Quels systèmes utilisez-vous ?
• Quel problème souhaitez-vous éventuellement résoudre ?
• Quelles mesures ont déjà été prises ?
• Et une analyse structurée de la situation est-elle vraiment la bonne étape suivante ?

Vous saurez alors si cette consultation vous semble utile. Et si j’estime qu’elle ne vous apportera pas grand-chose pour le moment, je vous le dirai également. Un entretien de 20 minutes peut donc tout à fait suffire pour éviter un projet inutile à cinq chiffres.

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Questions fréquentes sur le conseil en IA

1. Quel est le coût total d'un projet d'IA ?
   Il n'existe pas de réponse générale valable à cette question. Un cas d'utilisation restreint et bien défini peut être mis en œuvre avec un effort raisonnable. En revanche, l'intégration de l'intelligence artificielle dans plusieurs processus métier ou dans un environnement logiciel existant peut se transformer en un projet d'une ampleur bien plus importante. C'est précisément pour cette raison qu'il faut commencer par faire le point sur la situation. Avant d’investir des sommes importantes, il convient de déterminer quelle approche technique est réellement nécessaire et quelle ampleur semble économiquement justifiée.
2. Qu'est-ce que j'obtiens exactement pour ces 2 900 euros ?
   Vous ne recevrez pas une présentation générale sur l'intelligence artificielle, mais une analyse personnalisée de votre situation initiale. Celle-ci comprend notamment l'examen des données et des processus pertinents, trois cas d'utilisation classés par ordre de priorité, une évaluation technique ainsi qu'un rapport final écrit contenant des recommandations concrètes.
3. Faut-il pour cela que nos données soient stockées dans le cloud ?
   Non. Pour l'analyse, il n'est pas nécessaire de transférer automatiquement les données de l'entreprise vers un service d'IA externe. Des modèles locaux ou des approches hybrides peuvent également s'avérer intéressants pour des applications ultérieures. Le choix de la solution la plus appropriée dépend du volume de données, de la tâche à accomplir, des exigences de sécurité, de la qualité souhaitée et du budget.
4. L'IA locale est-elle désormais vraiment utile ?
   Pour certaines applications, la réponse est clairement oui. Les modèles locaux atteignent aujourd’hui, pour de nombreuses tâches, un niveau de qualité permettant de travailler de manière productive. Ils offrent notamment des avantages en matière de confidentialité des données, de coûts d’exploitation et d’indépendance vis-à-vis des plateformes externes. Ils ne remplacent toutefois pas les modèles cloud les plus performants pour toutes les tâches. C'est pourquoi cette décision doit être prise sur la base de critères techniques et non pas en fonction d'une conviction.
5. Nous ne disposons pas d'une base de données fiable. Est-ce un motif d'exclusion ?
   Non. C'est plutôt la norme. C'est précisément pour cette raison qu'il convient d'examiner l'état des données avant de se lancer dans un projet d'IA d'envergure. Il se peut que l'analyse révèle dans un premier temps que certaines données doivent être harmonisées ou que certains processus doivent être mieux documentés. Cela ne constitue pas un échec de la stratégie d'IA, mais en est souvent la condition préalable la plus importante.
6. Nos processus doivent-ils déjà être entièrement documentés ?
   Non. Dans de nombreuses PME, les processus métier se sont développés au fil du temps et ne sont que partiellement documentés. L'état des lieux consiste donc également à comprendre suffisamment ces processus pour pouvoir évaluer s'ils peuvent être automatisés ou assistés par l'IA, et de quelle manière.
7. Pouvez-vous également évaluer si une offre existante proposée par un autre prestataire est pertinente ?
   Oui. Si vous disposez déjà d'une offre ou d'un concept pour un projet d'IA, celui-ci peut être pris en compte. Il ne s'agit pas ici de critiquer de manière générale les autres prestataires, mais de vérifier si l'étendue des prestations, l'architecture technique et les avantages économiques correspondent à votre situation.
8. Travaillez-vous exclusivement avec certains fournisseurs d'IA ?
   Non. Je ne suis lié ni à un fournisseur de modèles particulier, ni à des plateformes cloud spécifiques. Selon la tâche à accomplir, il peut être judicieux d'opter pour des modèles cloud commerciaux, des modèles open source locaux ou une combinaison des deux.
9. Percevez-vous des commissions de la part de fournisseurs de logiciels ou d'IA ?
   Non. Dans le cadre de cette consultation, je ne vends aucune licence de tiers et ne perçois aucune commission de vente pour la recommandation de certains fournisseurs d’IA. Il n’y a donc aucune raison économique de vous recommander une solution tierce aussi vaste ou coûteuse que possible.
10. Faut-il acheter du nouveau matériel pour cela ?
    Pas nécessairement. Pour de nombreuses premières applications, l'infrastructure existante est suffisante ou le recours au cloud s'avère plus rentable. Les systèmes d'IA locaux peuvent nécessiter du matériel supplémentaire. Il ne faut toutefois investir dans du matériel qu’une fois que l’on sait clairement quels modèles et quelles applications seront effectivement exploités.
11. L'utilisation de ChatGPT en entreprise pose-t-elle systématiquement un problème de protection des données ?
    Pas automatiquement. Tout dépend de la version et de la configuration utilisées, des données saisies et des règles organisationnelles en vigueur. La situation devient particulièrement problématique lorsque des collaborateurs saisissent, sans directives claires, des informations confidentielles relatives aux clients, au personnel ou à l’entreprise dans des systèmes externes. C’est pourquoi l’état des lieux doit également porter sur la manière dont l’IA est réellement utilisée au sein de l’entreprise à l’heure actuelle.
12. Pouvez-vous également intégrer des bases de données et des systèmes ERP existants ?
    Oui. C'est même l'un des axes principaux de mon travail. Les systèmes ERP, CRM et les bases de données existants, en particulier, contiennent souvent une grande partie des connaissances nécessaires à la mise en place d'applications d'IA pertinentes. Il s'agit dans un premier temps d'évaluer la structure, l'accessibilité et la qualité de ces données.
13. L'IA implique-t-elle automatiquement que les employés doivent être remplacés ?
    Non. Dans de nombreuses applications pertinentes, il s'agit avant tout de soulager les collaborateurs des tâches de recherche, de saisie répétitive de données, d'analyse de documents ou d'autres activités routinières chronophages. La possibilité d'automatiser des tâches entières dépend fortement du processus concerné. Une analyse sérieuse ne devrait donc pas avoir pour objectif premier de supprimer le plus grand nombre possible de postes.
14. L'intelligence artificielle peut-elle également être intégrée à nos logiciels existants ?
    Dans de nombreux cas, oui. Le remplacement complet des systèmes existants n'est souvent ni nécessaire ni judicieux d'un point de vue économique. Il peut s'avérer plus intéressant d'intégrer de manière contrôlée certaines fonctions d'IA à des bases de données, des systèmes ERP ou des processus métier existants. La faisabilité technique et la pertinence économique d'une telle approche font partie de l'analyse.
15. Combien de temps dure l'état des lieux ?
    L'analyse proprement dite est conçue comme une prestation de conseil concise s'étalant sur deux jours. En fonction de la disponibilité des interlocuteurs et des documents, l'entretien, l'analyse et la rédaction du rapport écrit peuvent, d'un point de vue organisationnel, être répartis sur plusieurs jours calendaires.
16. Qui devrait participer à ces discussions ?
    Dans les petites et moyennes entreprises, la direction est généralement l'interlocuteur principal. Selon le sujet abordé, il peut s'avérer utile de faire appel à un collaborateur qui maîtrise particulièrement bien les logiciels existants, les données ou le processus métier concerné. Il n'est généralement pas nécessaire de constituer de grandes équipes de projet pour cette première analyse.
17. Que se passe-t-il si vous ne trouvez pas de cas d'utilisation pertinent pour l'IA ?
    C'est exactement ce qui figurera dans le rapport. On ne peut pas s'attendre à ce qu'un grand projet d'IA voie nécessairement le jour au bout de deux jours. Il se peut que la recommandation soit d'abord de mieux exploiter les logiciels existants, de nettoyer les données ou de simplifier les processus. Ce constat peut lui aussi permettre d'éviter des investissements considérables.
18. L'analyse pourrait-elle également conclure que nous ne devrions rien faire pour l'instant ?
    Oui. C'est tout à fait possible. L'objectif de ce bilan de situation n'est pas nécessairement de vendre un projet par la suite. Il s'agit plutôt de pouvoir prendre une décision éclairée.
19. Ces 2 900 euros seront-ils pris en compte dans le cadre d'un projet ultérieur ?
    Oui. Si vous optez pour un projet de suivi correspondant dans un délai de 90 jours, le montant de l'état des lieux peut être pris en compte dans le budget de ce projet. L'analyse ne constitue ainsi pas un poste de dépenses supplémentaire, mais la première étape d'un projet ultérieur.

Commencer par y voir clair, puis investir

L'intelligence artificielle va transformer les logiciels d'entreprise et les processus métier dans les années à venir. Cela ne signifie toutefois pas que chaque entreprise doive se lancer dès aujourd'hui dans n'importe quel projet d'IA, et ce le plus rapidement possible.

Les PME, en particulier, disposent souvent d’un atout considérable : elles connaissent très précisément leurs clients, leurs processus et leurs produits. De nombreux systèmes se sont développés au fil des années et renferment un savoir-faire précieux pour l’entreprise. Ce savoir-faire n’a pas besoin d’être remplacé. Il faut d’abord le comprendre, le structurer et le rendre exploitable là où cela s’avère nécessaire.

C'est précisément là que commence un accompagnement pertinent en matière d'IA. Non pas par le modèle, mais par votre entreprise.