Session 9 — Construire des produits IA

📋 Canvas produit pour une fonctionnalité IA

Remplissez les 6 sections pour transformer une idée vague (« mettons de l'IA ! ») en une fonctionnalité défendable. Le résumé se génère en bas — copiez-le dans votre rendu d'exercice.
Astuce Si une section vous résiste, c'est souvent le signe que l'idée n'est pas mûre.

0 / 6 sections remplies

1. Problème — Quel problème précis ? Pour qui ? Quelle douleur mesurable aujourd'hui ? 2. Utilisateur — Persona principal : rôle, niveau technique, contexte et fréquence d'usage. 3. Rôle de l'IA — Que fait l'IA exactement ? Où s'arrête-t-elle ? 4. Rôle de l'humain — Position sur le spectre « human in the loop » (humain dans la boucle) et justification. 5. Métriques — 3 métriques mesurables : complétion / temps gagné / confiance / taux d'escalade. 6. Risques — 3 risques (dont ≥ 1 d'IA responsable : biais, confidentialité, consentement) + mitigation.

📄 Résumé du canvas

💰 Calculateur ROI (Return On Investment, retour sur investissement)

Comparez le coût d'un traitement 100 % manuel au coût du même traitement assisté par IA, en tenant compte de la précision : les cas ratés par l'IA sont escaladés vers l'humain (traitement manuel complet) et les cas réussis nécessitent tout de même une relecture rapide.
⚠ Les tarifs d'API évoluent vite — vérifiez les prix actuels de votre fournisseur.

Traitement manuel

Temps manuel par unité (minutes) Coût horaire chargé (€ / h) Volume mensuel (unités : tickets, courriels, documents…)

Solution IA

Coût IA par unité (€) — appel API ⚠ Coût fixe mensuel (€) — infrastructure, supervision Précision de l'IA (%) — le reste est escaladé vers l'humain Relecture humaine par unité réussie (minutes) — 0 si aucune relecture Coût d'intégration initial (€) — une seule fois

🔬 À tester vous-même

Deux expériences pour comprendre ce qui pilote vraiment la rentabilité :

Triplez le coût API (0,08 € → 0,24 €) : l'économie bouge à peine.
Faites chuter la précision (85 % → 60 %) : l'économie s'effondre — chaque escalade redevient un traitement manuel complet.

Leçon : pilotez le taux d'escalade, pas la négociation tarifaire.

🌳 Build, Buy ou Fine-tune ?

Répondez aux questions pour obtenir une recommandation. Buy = utiliser une API (Application Programming Interface, interface de programmation) sur étagère · Fine-tune = affiner un modèle existant sur vos données · Build = construire un modèle depuis zéro.

🧭 Rappel : l'ordre de lecture

On descend l'arbre étage par étage — on ne saute pas d'étape :

Buy d'abord — c'est le défaut raisonnable pour ≈ 80 % des cas : rapide, peu de maintenance, coût prévisible.
Fine-tune sur preuve — seulement si la précision plafonne malgré un bon prompting, ET que vous avez les données, ET que le volume justifie le coût.
Build presque jamais — souveraineté totale exigée, ou le modèle EST votre produit, avec le budget qui va avec ⚠.