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Yanis Ghidouche · CTO à temps partagé

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IA appliquée

Rapport d’intervention

L’IA crée de la valeur quand son rôle, son contexte et ses limites sont explicites.

RAG, LLM, MCP et automatisation assistée : je construis des usages bornés, supervisés et reliés à une mesure concrète de productivité ou de qualité.

Parlons de votre situationAudit technique et organisationnel

Cadrer l’IA en entreprise : usages utiles, sûrs et mesurables.

Chapitre 1 · Examen

Ce que je regarde avant d’intégrer l’IA.

  1. La tâche précise que l’équipe veut accélérer, fiabiliser ou compléter.

  2. Les sources de connaissance, leurs droits d’accès, leur qualité et leur fraîcheur.

  3. Le contexte confié au LLM, les outils exposés via MCP et les limites de chaque action.

  4. Les étapes de validation humaine, l’historique des actions et la façon de mesurer les résultats.

Ce que cela débloque

  • Un usage IA compréhensible, ciblé et intégré au produit existant.
  • Une boucle RAG et LLM qui enrichit la connaissance sans perdre sa provenance.
  • Des gains de productivité ou de qualité mesurables, avec un humain qui garde la décision.

Chapitre 2 · Constat

Ce qui bloque l’IA en entreprise.

  1. Les expérimentations IA se multiplient sans problème métier ni mesure de valeur partagés.

  2. Un assistant générique perd le contexte, produit des réponses variables et fragilise la confiance.

  3. Les connaissances utiles sont dispersées, peu structurées ou difficiles à maintenir à jour.

  4. Les risques de sécurité, de confidentialité et de validation humaine sont traités trop tard.

Chapitre 3 · Intervention

Comment j’intègre l’IA avec validation humaine.

  1. Borner le cas d’usage

    Je pars d’une tâche réelle, définis le contexte utile et pose les situations où le système doit s’arrêter ou demander une validation.

  2. Concevoir la boucle de connaissance

    Je relie RAG, LLM et sources métier pour produire des réponses mieux fondées et des recommandations qui s’affinent dans le temps.

  3. Sécuriser et mesurer

    Je limite les accès, journalise les actions, maintiens la supervision humaine et mesure la valeur avant d’élargir le périmètre.

Chapitre 4 · Dossiers

Sur le terrain.

Chapitre 5 · Parcours

De la lecture à l’action.

  1. Temps 1

    Cadrer

    Choisir un problème, une population, des données autorisées et un résultat attendu.

  2. Temps 2

    Prototyper

    Tester le RAG, le LLM ou le MCP sur un périmètre borné avec des critères de réussite explicites.

  3. Temps 3

    Superviser

    Faire relire les sorties sensibles, suivre les erreurs et conserver une décision humaine identifiable.

  4. Temps 4

    Mesurer

    Comparer qualité, temps gagné et risque résiduel avant toute généralisation du dispositif.

Chapitre 6 · Réponses

IA en entreprise : vos questions.

  • Faut-il remplacer les outils existants pour intégrer l’IA ?

    Non. Un usage ciblé peut souvent s’intégrer au produit et aux pratiques de travail existants. Le choix dépend du gain attendu, des données et du niveau de risque.

  • Comment garder le contrôle sur un agent IA ?

    En bornant son contexte et ses outils, en limitant ses permissions, en journalisant ses actions et en imposant une validation humaine aux étapes sensibles.

  • Avez-vous des exemples concrets d’IA en entreprise ?

    Oui. Sur IpedisConnect, un MCP permet à un agent IA de piloter la plateforme dans un périmètre contrôlé, le couple RAG et LLM enrichit les connaissances, et une relecture assistée signale les ambiguïtés avant validation humaine. Sur PDF Accessible, une approche hybride a porté la conformité des PDF à 85 %, là où les solutions du marché restaient à 30 %.

  • Un LLM est-il toujours la bonne réponse ?

    Non. Sur PDF Accessible, des algorithmes déterministes traitent le contenu structuré, l’IA symbolique les mises en page semi-structurées, et le LLM Vision seulement les mises en page complexes. Savoir quand ne pas utiliser l’IA fait partie du cadrage.

Chapitre 7 · Alertes

Signaux que c’est le moment.

  • L’équipe parle de modèle avant de nommer le problème à résoudre.

  • Le système reçoit plus de données ou de droits que sa tâche ne l’exige.

  • Aucun humain n’est clairement responsable de valider une sortie sensible.

  • Personne n’a comparé les résultats obtenus avant et après l’ajout de l’IA.

Suite

Vous reconnaissez votre situation ?

Un outil pour préparer la discussion, un diagnostic pour comprendre le contexte et un accompagnement pour agir.

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