Un projet mesurable
Un projet d'intelligence artificielle devient évaluable lorsqu'il dispose d'un processus de référence, d'un propriétaire et d'une mesure de résultats. « Adopter l’IA » n’est pas un objectif suffisant. Réduire le temps consacré à une tâche précise, améliorer un contrôle ou rendre plus accessible une information interne sont des hypothèses qui peuvent être testées.
Le coût des tests et le coût de mise à l'échelle
Un projet pilote peut nécessiter un effort limité mais s'avérer coûteux à intégrer. La comparaison économique doit donc séparer l'expérimentation, l'intégration, le contrôle et l'exploitation en cours. Les résultats doivent également être évalués pour les erreurs, le travail de révision et les exigences imposées aux personnes, plutôt que pour la seule vitesse apparente.
Quand continuer et quand arrêter
Avant les tests, il est utile de définir les conditions de poursuite, de changement de direction ou d'arrêt. Cela préserve une décision d’investissement claire. Cette note propose un cadre stratégique général ; les évaluations techniques et réglementaires nécessitent des spécialistes et ne sont pas remplacées par cette perspective.