Checklist adoption IA
Une adoption IA solide ne commence pas par un modèle, mais par un usage, une donnée maîtrisée, un cadre de validation et une équipe qui sait quand faire confiance à l’outil.
Cadrage
- Un cas d’usage prioritaire est formulé en langage métier
- Le gain attendu est mesurable
- Le périmètre de la première version est limité
Données
- Les sources sont identifiées et accessibles
- Les données sensibles sont classifiées
- Les règles de conservation sont connues
Sécurité
- Les droits d’accès sont documentés
- Les sorties IA critiques sont validées humainement
- Les prompts et réponses peuvent être audités
Adoption
- Les utilisateurs pilotes sont nommés
- Les formations portent sur les limites autant que les usages
- Un canal de feedback est prévu
Mesure
- Les indicateurs qualité sont suivis
- Le coût d’usage est surveillé
- Une revue mensuelle décide des évolutions