Product IA : livrer une fonctionnalité IA fiable, du cadrage à la mesure

Product IA : extraction de données, personnalisation, génération de contenu, assistant dans votre app. Nous cadrons le cas d’usage, construisons le golden dataset, sécurisons le risque légal et mesurons l’adoption. Chez Evaneos, une Beta IA cadrée en 2 mois.

Réserver 30 min avec un coach produit x IA

Ce que nous vendons

L’IA dans votre produit, sans casser la confiance de vos utilisateurs

L’enjeu : sortir une feature IA qui tient en production, pas une démo.

Le problème : des données sources hétérogènes, un modèle qui invente, un risque légal mal évalué, et personne pour dire si c’est fiable avant de généraliser.

Notre approche : cadrage du cas d’usage et du périmètre, golden dataset, pipeline de prompts spécialisés, harness de fiabilité, UX de l’incertitude, déploiement par paliers et mesure de l’adoption.

Le résultat : une Beta IA cadrée en 2 mois et 20 agences engagées chez Evaneos ; 90 % de précision sur des documents que l’OCR rejetait pour un établissement de paiement.

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Six temps pour une feature IA fiable

Notre engagement

La fidélité avant la richesse

Un modèle qui n’infère pas ce qu’il ne trouve pas dans vos sources. Sur une adresse d’hôtel ou un montant de facture, une IA qui invente coûte plus cher qu’une IA qui s’abstient. Nous construisons pour l’abstention.

Temps 1

Cadrer le cas d’usage

Qui a mal, quand, et combien ça coûte. Un chiffre à faire bouger, un garde-fou à ne pas dégrader, un périmètre de Beta assumé. Livrable : la fiche de cadrage et ses indicateurs.

Temps 2

Auditer la donnée source

Sur un sujet IA, la qualité de la donnée source n’est pas un détail d’implémentation, c’est le premier sujet à cadrer. Livrable : l’audit des sources et le golden dataset.

Temps 3

Sécuriser le risque

Données personnelles, responsabilité en cas d’erreur, niveau de risque au sens de l’AI Act, comités Data, SSI et RGPD embarqués dès le début. Livrable : l’analyse de risques validée.

Temps 4

Construire et évaluer

Pipeline de prompts spécialisés, prototypage rapide, harness qui mesure la fiabilité à chaque itération. Livrable : la feature en Beta et son score de fiabilité.

Temps 5

Concevoir l’UX de l’incertitude

Comment la feature dit ce qu’elle ne sait pas, montre sa source et laisse l’utilisateur reprendre la main. Livrable : les parcours testés avec de vrais utilisateurs.

Temps 6