Où mettre l’IA
C’est le point où ce domaine a le plus changé en deux ans, et celui où les erreurs coûtent le plus cher.
Une étape d’IA dans un enchaînement n’est pas une étape comme les autres. Elle a une propriété que les autres n’ont pas.
Déterministe contre génératif
Section intitulée « Déterministe contre génératif »Une étape ordinaire fait toujours la même chose avec les mêmes entrées. Additionner deux nombres, copier un champ, envoyer un message : mille exécutions, mille résultats identiques.
Une étape générative produit un résultat plausible, et pas nécessairement le même deux fois. C’est ce qui la rend utile sur le texte, et c’est ce qui la rend dangereuse partout ailleurs.
Conséquence directe : tout ce qui peut être fait par une règle doit être fait par une règle.
Extraire le montant d’une facture avec un modèle génératif quand le service fournit le champ montant est une erreur. Ça marche en démonstration, ça produit un chiffre faux une fois sur cinquante, et personne ne le verra.
Les quatre usages qui tiennent
Section intitulée « Les quatre usages qui tiennent »Là où l’IA apporte quelque chose qu’aucune règle ne produit.
Classer du texte libre. Trier des demandes entrantes par thème, repérer l’urgence apparente, détecter la langue. C’est le meilleur usage : la sortie est courte, contrainte, et vérifiable.
Extraire d’un document non structuré. Sortir une date, un montant, une référence d’un texte libre ou d’un document scanné, quand aucun champ ne les fournit.
Reformuler et résumer. Produire un résumé d’échange, une version courte, une traduction, un brouillon de réponse.
Répondre à une question sur un document fourni, en exigeant la citation du passage.
Ces quatre usages ont un point commun : le résultat va vers un humain, ou vers une étape qui le vérifie. Aucun ne déclenche seul une action irréversible.
La règle du dernier recours
Section intitulée « La règle du dernier recours »Avant d’ajouter une étape d’IA, trois questions, dans l’ordre.
Le service fournit-il déjà l’information ? Champ structuré, métadonnée, réponse de l’interface. Souvent oui, et personne n’a regardé.
Une règle suffirait-elle ? Une recherche de mot-clé, une expression sur un format, une correspondance dans une table. Moins élégant, infiniment plus fiable.
Sinon, l’IA se justifie, avec les précautions ci-dessous.
Cette règle écarte la moitié des étapes d’IA qu’on voit dans les enchaînements publiés en ligne.
Comment cadrer une étape d’IA
Section intitulée « Comment cadrer une étape d’IA »Cinq précautions, à appliquer systématiquement.
Contrains la sortie. Demande une réponse dans une liste fermée, ou un format précis. « Réponds uniquement par : facture, devis, réclamation, autre. » Une sortie libre dans un enchaînement est impossible à traiter par les étapes suivantes.
Prévois la sortie hors format. Elle arrivera. Une valeur inattendue doit partir dans une branche « à vérifier par un humain », pas casser la suite ni passer inaperçue.
Interdis l’invention. « Si l’information n’est pas dans le document, réponds : ABSENT. » Sans cette consigne, tu obtiendras une date plausible sur un document qui n’en contient pas.
Ne fournis que le nécessaire. Pas la fiche client entière quand le texte de la demande suffit. C’est le sujet de la fiche suivante.
Mesure avant de brancher. Fais passer trente cas réels, compte les erreurs. Si tu ne connais pas le taux d’erreur de ton étape, tu ne peux pas décider où placer le contrôle humain.
Le point de contrôle, selon le taux d’erreur
Section intitulée « Le point de contrôle, selon le taux d’erreur »Une fois ton taux mesuré, place le contrôle en conséquence. C’est une décision, pas une intuition.
| Taux d’erreur constaté | Coût d’une erreur | Ce que tu fais |
|---|---|---|
| Faible | Faible | Automatique, avec un échantillon relu chaque semaine |
| Faible | Élevé | Validation par exception, sur les cas hors bornes |
| Élevé | Faible | Automatique, mais dis à l’utilisateur que c’est indicatif |
| Élevé | Élevé | L’IA prépare, un humain valide chaque cas |
Aucune de ces quatre lignes n’est un échec. Même la dernière fait gagner du temps, parce que préparer représente l’essentiel du travail.
Le coût, qui surprend
Section intitulée « Le coût, qui surprend »Deux points pratiques.
Une étape d’IA coûte à chaque exécution, en plus de l’exécution elle-même. Sur un enchaînement qui tourne mille fois par mois, ça se voit.
Et elle est lente comparée aux autres étapes. Sur une boucle de deux cents éléments, ça change la durée d’exécution et parfois fait dépasser des limites de temps de la plateforme.
Place-la donc après les filtres, jamais avant. Filtrer d’abord, appeler le modèle ensuite, uniquement sur ce qui reste.
Vérifie ta compréhension
Question : ton enchaînement reçoit des factures fournisseurs en PDF. Tu ajoutes une étape d’IA qui extrait le montant total, et une étape qui l’inscrit directement en comptabilité. Qu’en penses-tu ?
Réponse : deux problèmes. L’extraction depuis un PDF non structuré est un usage légitime, mais un montant est un chiffre : mesure le taux d’erreur sur trente factures réelles avant de faire confiance, et ajoute la consigne qui interdit d’inventer quand le montant est illisible. Surtout, l’écriture directe en comptabilité est une action à effet réel sans validation : fais préparer les écritures et valider par lot, ou par exception au-delà d’un seuil. Un montant faux inscrit automatiquement se découvre au rapprochement, des semaines plus tard.
Fiche suivante : les données qui circulent, et vers où.
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