Sommaire+
1) Commencez par le cas d’usage (pas par l’outil)
- Texte court (emails, posts) ≠ texte long (rapports) ≠ image ≠ audio : le meilleur outil varie.
- Listez 5 tâches prioritaires et notez : volume, sensibilité des données, fréquence, et niveau de risque.
- Définissez un “niveau de contrôle” : plus c’est externe/sensible, plus la validation et la traçabilité comptent.
2) Critères de choix (sécurité & conformité)
- Où vont les données ? Conservation ? Possibilité de désactiver l’entraînement ? Comptes “enterprise” ?
- Gestion des accès : SSO, rôles, logs, séparation par équipes/projets, révocation rapide.
- Traçabilité : export des conversations, journalisation des prompts, version du modèle, preuves de validation.
3) Critères de choix (qualité & productivité)
- Longueur de contexte, qualité de synthèse, vitesse, stabilité, et facilité à imposer un format de sortie.
- Intégrations : M365 (Copilot), Google Workspace (Gemini), workflows internes (CRM, Drive, Notion…).
- Multimodal : Firefly/DALL·E pour l’image, Whisper/transcription pour l’audio — plus relecture et contrôles.
4) Une stack simple (recommandation pragmatique)
- Texte : un outil principal + un outil de relecture/contrôle (éviter la dépendance à un seul fournisseur).
- Image : privilégiez une solution avec droits commerciaux clairs, puis ajoutez systématiquement l’alt text.
- Industrialisation : bibliothèque de prompts + templates de brief + grille QA + export des preuves.
- Option avancée : orchestrateur/proxy (si besoin) pour router vers le bon modèle et centraliser les logs.
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