Analyses et guides pratiques pour déployer l’intelligence artificielle en entreprise, choisir les bons outils et encadrer les données.
Texte, recherche, documents, code ou images : une grille de décision pour choisir une IA selon le travail réel, les données et le coût.
Une instruction cachée dans une page ou un document peut détourner un assistant IA connecté. Voici les garde-fous à mettre en place.
Un modèle de charte IA directement adaptable pour encadrer les données, les comptes, la validation humaine, la transparence et les incidents.
Faire tourner un modèle en local n’est pas toujours plus sûr, et le cloud n’est pas toujours plus simple. Voici les critères qui comptent réellement.
MCP simplifie la connexion entre assistants IA et services métiers. Cette souplesse exige des permissions minimales, des journaux et des validations.
L’AI Act ne concerne pas seulement les éditeurs. Voici une lecture opérationnelle pour les entreprises qui achètent, configurent ou utilisent des outils d’IA.
Une politique pratique pour empêcher les copier-coller risqués, encadrer les comptes professionnels et conserver une trace des usages de l’IA.
Le RAG relie un modèle génératif à une base documentaire. Voici ce qu’il améliore réellement, ce qu’il ne résout pas et comment cadrer un premier projet.
Ces trois approches ne répondent pas au même besoin. Une grille de décision pour automatiser sans donner trop d’autonomie à un système mal cadré.
Une démarche progressive pour choisir un cas d’usage, encadrer les données, former les utilisateurs et mesurer la valeur réelle de l’IA générative.
