Notre méthode pour développer votre Proof of Concept IA
Un POC IA efficace ne s'improvise pas. Notre approche est structurée, orientée résultats et conçue pour livrer un prototype exploitable dans un délai maîtrisé.
Cadrage du cas d’usage et définition du périmètre
Un POC sans objectif clair n'est qu'une expérimentation sans fin. Nous commençons toujours par cadrer précisément ce que le prototype doit prouver.
- Définition du problème : quel processus voulons-nous améliorer et pourquoi ?
- Hypothèses à valider : qu'attendons-nous du prototype en termes de performance, de qualité, de gain ?
- Critères de succès : quels indicateurs permettront de dire que le POC est concluant ?
- Périmètre technique : quelles données, quels systèmes et quelles contraintes sont dans le scope ?
Ce cadrage est le contrat de confiance entre Mirax et votre équipe : il garantit que le prototype répond exactement à vos besoins.
Collecte et préparation des données
La qualité d'un POC IA dépend directement de la qualité des données utilisées. Cette étape est souvent sous-estimée — c'est pourtant celle qui conditionne la fiabilité des résultats.
- Identification des sources de données : documents internes, bases de données, historiques, flux API
- Extraction et nettoyage : suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes, normalisation
- Anonymisation et conformité RGPD : protection des données personnelles avant tout traitement
- Constitution du jeu de test : sélection d'un échantillon représentatif pour évaluer les performances du prototype
Des données bien préparées permettent d'obtenir des résultats fiables et directement exploitables.
Développement du prototype
C’est la phase de construction. Nous développons un prototype fonctionnel — pas une maquette — qui opère réellement sur vos données.
- Sélection du LLM : Claude, GPT-4, Mistral ou Gemini selon les exigences du cas d’usage
- Ingénierie des prompts : conception et optimisation des instructions pour maximiser la qualité des sorties
- Architecture technique : RAG, agents, chaînes de traitement, connecteurs API selon la complexité
- Intégration aux systèmes existants : connexion aux outils métier, bases de données ou flux de travail concernés
Le prototype est conçu pour être testé directement par vos équipes, dans des conditions proches du réel.
Évaluation des performances et mesure des gains
Un POC sans évaluation rigoureuse est une démonstration, pas une preuve. Nous mesurons objectivement les performances du prototype selon les critères définis en cadrage.
- Tests sur données réelles : exécution du prototype sur le jeu de test représentatif
- Mesure des KPIs : précision, rapidité, taux d’erreur, qualité des outputs, satisfaction utilisateur
- Comparaison avant / après : gain de temps, réduction des erreurs, amélioration de la qualité
- Identification des limites : cas limites, hallucinations, écarts de performance selon les types d’entrée
Les résultats sont documentés et présentés de façon factuelle pour faciliter la prise de décision.
Restitution et recommandations pour le passage à l’échelle
La valeur d’un POC se réalise pleinement dans la restitution. Nous livrons un rapport complet et présentons les résultats à vos décideurs pour aligner les décisions.
- Rapport de POC détaillé : méthodologie, résultats, limites observées et enseignements clés
- Recommandations d’architecture : quelle solution technique pour un déploiement à l’échelle ?
- Estimation de l’effort de déploiement : charge, coût, délai et ressources nécessaires
- Décision Go / No Go : sur la base des résultats, faut-il poursuivre, ajuster ou réorienter ?
Mirax peut ensuite assurer la continuité en prenant en charge le déploiement complet de la solution validée.
