Analyse experte
Quand l’IA a sa place dans votre produit—et quand c’est du théâtre
L’IA est utile quand elle bouge un métrique de workflow. C’est du théâtre cher quand elle ne change qu’un slide.
Partir du workflow, pas du modèle
La bonne question n’est pas « peut-on utiliser un LLM ? » mais « quelle décision répétée brûle du temps, de l’argent ou de la qualité aujourd’hui ? »
Bons candidats : triage support, extraction documentaire, recherche interne, scoring, rédaction assistée. Mauvais candidats : fonctionnalités collées après l’annonce d’un concurrent.
Architecture et risque avant la démo
Livrez l’IA derrière des limites claires : accès data, évaluation, contrôle humain et contrôle des coûts. La sécurité dès la conception compte encore plus quand les modèles touchent des données clients.
MOVE UP construit ces fonctionnalités dans le pilier Construction—après que la Strategy a clarifié où l’automatisation paie.
À retenir
- L’IA doit bouger un métrique de workflow, pas un pitch
- Évaluer data, coût et override avant le lancement
- Strategy d’abord : où ça paie, puis Build
Questions que posent les acheteurs
Faut-il une équipe IA dédiée ?
Pas au début. Il faut une cible de workflow, des critères d’évaluation et une architecture qui contrôle data et coût.
Comment tester la valeur IA rapidement ?
Choisir un workflow à volume, définir un métrique de succès, livrer un assistant contraint avec contrôle humain—puis mesurer.
Rendre la prochaine étape concrète
Risque flou ? Commencez par un Diagnostic Produit & Architecture—puis Construction ou Croissance avec un plan.