IA et apprentissage
automatique
SDEN audite les intégrations d'IA qu'une entreprise exploite déjà, conçoit les flux personnalisés qu'elle devrait exploiter ensuite, et les livre en production avec les harnais d'évaluation qui les gardent honnêtes : RAG, agents, classification, génération.
Ce que couvre ce domaine
La plupart des fondateurs que nous rencontrons utilisent déjà l'IA : quelques outils, souvent un flux ChatGPT maison, parfois un agent fournisseur que personne n'a vérifié. La vraie question n'est pas de savoir s'il faut l'utiliser, mais laquelle de ces intégrations est porteuse, laquelle érode la confiance, et ce qui devrait être bâti à l'interne.
Nous y répondons de trois façons : un audit de chaque intégration, des flux personnalisés conçus en fonction d'un résultat mesurable et dont vous êtes propriétaire, ou un ingénieur intégré qui mène la discipline jusqu'à ce que votre équipe puisse la porter.
La partie difficile n'est jamais le modèle : c'est de décider quoi mesurer et de garder la boucle honnête en production. Nous fixons la mesure de succès d'abord, puis prenons la chose la plus simple qui atteint le seuil : un modèle hébergé bien instruit, le RAG sur vos données quand les réponses dépendent de contenu privé, et le réglage fin seulement quand les deux ont plafonné.
Les modèles sont des commodités. L'évaluation, c'est le rempart.
IA et apprentissage automatique : les standards SDEN
Defaults we ship
- Audit d'intégration d'IA avec un carnet de correction découpé en problèmes livrables
- OpenAI, Anthropic Claude et modèles à poids ouverts selon le coût, la latence et la confidentialité
- RAG avec récupération hybride (sémantique + lexicale) et citation explicite
- Harnais d'évaluation hors ligne + test A/B en ligne avant toute mise en production d'un changement d'invite ou de modèle
- Caviardage des RP et garde-fous contre l'injection d'invite à la frontière
Deliverables
- Rapport d'audit d'IA : inventaire, registre des risques (OWASP LLM Top 10 + exposition des données) et carnet de correction classé
- Définition du cas d'usage avec des critères de succès mesurables
- Harnais d'évaluation versé dans votre dépôt avec un jeu de données de référence
- Environnement d'exécution en production avec tableaux de bord de latence, de coût et de qualité
- Garde-fous : validation des entrées, filtrage des sorties, gestion des refus
Ce que nous refusons de livrer
Nous ne livrerons pas une fonctionnalité d'IA sans harnais d'évaluation. Les démos qui marchent entre les mains des fondateurs et plantent en production, c'est ainsi que les projets d'IA perdent leur budget.
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