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Prototype IA
Un bon prototype IA ne cherche pas à impressionner en réunion. Il sert à vérifier une question simple: est-ce que cette idée améliore réellement un workflow avec vos données, vos contraintes et vos utilisateurs ? Gatien peut vous aider à cadrer, construire et tester cette première version avant de partir sur un développement plus large.
Livrables possibles
Chaque projet commence par un workflow réel, des exemples et une sortie que l’équipe peut vérifier.
Assistant qui répond, prépare ou vérifie une information à partir d’un périmètre limité.
Pipeline qui transforme des documents, emails ou formulaires en données exploitables.
Recherche et réponse à partir d’un corpus documentaire contrôlé, avec sources visibles.
Workflow connecté à un outil existant pour tester le gain réel sur une tâche répétitive.
Cas d’usage
Ces exemples servent de point de départ. Le bon périmètre dépend de vos données, de vos utilisateurs et du risque métier.
Valider si les employés trouvent plus vite une procédure, une réponse client ou une information produit.
Mesurer le temps passé sur une tâche avant le prototype, puis observer si l’outil change vraiment l’exécution.
Repérer les hallucinations, sources manquantes, permissions mal définies et exceptions métier.
Décider quoi garder, quoi supprimer et quoi intégrer dans une version production.
Déroulé
Clarifier le problème métier, les utilisateurs, les données disponibles, les contraintes et le résultat attendu.
Construire une première version testable sur des exemples réels, sans surdimensionner l’architecture.
Vérifier les réponses, les erreurs, les cas limites, les permissions et le niveau de validation humaine nécessaire.
Brancher l’outil aux systèmes existants: application interne, CRM, Slack, Teams, email, base documentaire ou API.
Livrer une base maintenable: code, configuration, limites connues, critères de succès et prochaines étapes.
Stack
Livrables
Cadre
FAQ
Vous voulez valider une idée IA sans construire trop gros ? Décrivez le workflow actuel et les exemples que vous pouvez partager.
Contacter GatienLa durée dépend du périmètre, des données et des intégrations. Le bon format est assez court pour apprendre vite, mais assez sérieux pour tester des exemples réels.
Un workflow actuel, quelques exemples réels, les critères de succès et les personnes qui valideront le résultat.
Parfois, mais il faut généralement durcir l’authentification, les logs, la sécurité, les tests et la maintenance avant un usage large.
À lire ensuite
Pour passer d’une idée IA à un outil concret, intégré aux vrais workflows de l’entreprise.
Un guide sans faux prix inventés pour comprendre ce qui fait varier l’effort réel.
Une page pour savoir à quoi s’attendre avant de confier un projet IA.