Déploiements & évaluation

Des usages à observer.
Des résultats à vérifier.

Un projet d’IA locale doit être évalué sur vos documents et les tâches de vos équipes. Voici comment préparer un retour d’expérience exploitable.

Les preuves utiles
à votre décision.

Un résultat est plus utile lorsqu’on connaît le contexte : le corpus, les questions, les utilisateurs et les conditions du test. Une démonstration isolée ne suffit pas à établir la qualité de toutes les réponses.

Pour votre projet, nous proposons de partir d’un périmètre défini et d’identifier ensemble les critères à examiner. Contactez l’équipe pour échanger sur une démonstration ou un cas d’usage comparable à vos besoins.

Votre contexte d’abord

Une procédure de maintenance, une documentation commerciale et des consignes administratives n’appellent pas les mêmes critères de réussite.

  • QualitéLa réponse correspond-elle aux informations de référence ?
  • SourcesLes documents cités permettent-ils de vérifier la réponse ?
  • AccèsLes utilisateurs restent-ils dans leur périmètre documentaire ?
  • UtilitéLa tâche est-elle plus facile à accomplir pour l’équipe ?

Construire un retour d’expérience solide.

01

Définir

Le besoin, le corpus, les utilisateurs et les conditions du pilote.

02

Comparer

Des questions identiques et une référence de réponse vérifiée.

03

Mesurer

La qualité, les sources, les accès et le temps passé sur la tâche.

04

Documenter

Les résultats, les erreurs et les limites observées dans le contexte du test.

Ce qu’un résultat chiffré doit préciser

La configuration, le périmètre documentaire, les tâches testées, le protocole, la période et les limites. Un chiffre sans ces éléments ne permet pas une comparaison fiable.

Parlons de votre projet d’IA locale.

Partons de vos documents, de vos équipes et d’un premier usage concret.

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