Le « Canevas IA ou pas IA » est un canevas de décision en une page qui aide les équipes à évaluer rapidement si appliquer l'IA à un problème spécifique est judicieux. Il vous guide depuis la clarification du problème, en passant par la quantification de la valeur et du risque, jusqu'à la délimitation de l'effort en données et en formation, afin que vous puissiez décider si une solution IA est justifiée ou si une approche plus simple est préférable.
Le canevas est structuré en huit sections :
Problème que nous essayons de résoudre avec l'IA – Décrivez clairement le problème réel avant même de mentionner l'IA.
Action – Définissez ce que l'IA est censée faire (la décision ou l'action qu'elle doit prendre) et si cela pourrait être géré de manière non-IA.
Valeur du succès – Décrivez ce à quoi ressemble le succès, comment les résultats s'améliorent, et quelle valeur cela génère (économies, revenus, réduction des risques).
Coût de l'échec – Cartographiez ce qui se passe si l'IA se trompe ou est sous-performante, et comment cela impacte les personnes, les opérations et le coût.
Bénéfices pour l'organisation – Identifiez les avantages plus larges pour l'organisation, tels que la différenciation, l'apprentissage ou les capacités stratégiques.
Entrées de données – Énumérez les données et signaux nécessaires pour l'IA, leur qualité et disponibilité, ainsi que le coût attendu pour y accéder et les intégrer.
Entraînement – Décrivez ce qu'il faudra pour entraîner le modèle (volume de données, étiquetage, expertise, infrastructure) et estimez cet effort et coût.
Feedback & Résultat – Définissez comment le feedback provenant de l'utilisation réelle sera collecté, comment le modèle sera amélioré au fil du temps, quels indicateurs de succès vous suivrez, et le coût continu de maintenance et de raffinement du système.
Les équipes peuvent utiliser ce canevas lors d'ateliers ou de sessions de découverte pour aligner les parties prenantes, comparer plusieurs idées d'IA et prendre des décisions transparentes et fondées sur des preuves sur où investir dans l'IA et où ne pas le faire.
