Pourquoi intégrer l’IA maintenant (et prudemment)

La valeur n’est pas dans un “chat magique”, mais dans des assistants ciblés qui s’insèrent dans les workflows existants : gagner du temps, réduire les erreurs, améliorer l’expérience client et documenter les opérations. Mon approche : démarrer petit, mesurer, sécuriser, itérer.

Cas d’usage que je mets en place

1) Assistant support interne

  • Connexion à la base de connaissances (FAQ, procédures, pages SharePoint, fichiers internes).
  • Interface type chat directement dans l’outil des équipes (intranet, back-office, Teams).
  • Propositions de réponses pré-rédigées que l’agent peut éditer → humain garde la main.
  • Journalisation (questions/réponses, sources citées) pour améliorer le contenu et l’outil.

Bénéfices mesurés : baisse du temps de résolution, homogénéité des réponses, onboarding plus rapide.

2) Rédaction assistée (marketing & opérations)

  • Génération de drafts : emails, offres commerciales, fiches produits, posts réseaux sociaux.
  • Adaptation automatique au tone of voice de la marque (glossaire + consignes).
  • Workflow avec validation humaine systématique + historique des corrections.

Bénéfices : gain de temps significatif sans perte de contrôle éditorial.

3) Analyse de données & synthèses

  • Résumés de rapports (PDF, PPT, exports BI) avec renvois vers les pages sources.
  • Explication pédagogique des métriques (ex : “Pourquoi le MRR baisse sur N-1 ?”).
  • Assistant de décision : propositions d’actions avec niveaux de confiance.

Bénéfices : compréhension accélérée, meilleures décisions, moins d’allers-retours.

Autres cas fréquents

  • Classification & routage (tickets, emails entrants) → bon service, bonne priorité.
  • Extraction structurée (devis, CV, PDF) → JSON propre pour intégration SI.
  • Recherche sémantique cross-documents avec citations & vérifiabilité.

Architecture type que je déploie

  • Backend .NET : endpoints sécurisés (JWT), orchestration des prompts, garde-fous (validations, quotas, logs).
  • Base de connaissances : fichiers/SharePoint/SQL indexés en embeddings (vector store) + RAG.
  • Front React : chat UI, citations de sources, historisation, rôles & permissions.
  • Observabilité : métriques par use-case (latence, coût, satisfaction, taux d’édition humaine).
// .NET 8 – Minimal API (exemple simplifié)
app.MapPost("/api/assist", async (AssistRequest req, IOptions<OpenAIOptions> cfg, HttpClient http) =>
{
    // 1) Récupérer le contexte via RAG (pseudo)
    var context = await LoadRelevantChunksAsync(req.Query);

    // 2) Construire le prompt "sûr"
    var system = "Tu es un assistant métier.\n" +
                 "- Réponds factuellement en français.\n" +
                 "- Cite les sources (titres + liens) quand tu t'appuies sur des documents internes.\n" +
                 "- Si l'info manque, dis-le et propose une démarche.";
    var user = $"Question: {req.Query}\nContexte (extraits): {context}";

    // 3) Appel modèle
    var payload = new {
        model = "gpt-4o-mini",
        messages = new object[] {
            new { role = "system", content = system },
            new { role = "user",   content = user   }
        },
        temperature = 0.2
    };

    using var msg = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, "https://api.openai.com/v1/chat/completions");
    msg.Headers.Authorization = new System.Net.Http.Headers.AuthenticationHeaderValue("Bearer", cfg.Value.ApiKey);
    msg.Content = JsonContent.Create(payload);

    var res = await http.SendAsync(msg);
    res.EnsureSuccessStatusCode();

    var body = await res.Content.ReadFromJsonAsync<OpenAIResponse>();

    // 4) Journalisation (pseudo)
    await LogSuccessAsync(req.UserId, req.Query, body);

    return Results.Ok(new { answer = body!.choices[0].message.content });
});

// React – appel simple avec citations
async function askAssistant(query) {
  const res = await fetch('/api/assist', {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({ query })
  });
  return await res.json();
}

Gouvernance & sécurité (non-négociable)

  • Pas de secrets côté front, jamais. Les clés restent au backend.
  • Contrôles d’accès (JWT/RBAC), chiffrement au repos & en transit.
  • Filtrage des prompts (injection, PII), post-traitement des sorties (regex, schémas JSON, “critic”).
  • Journalisation maîtrisée : logs utiles → sans données sensibles inutiles.
  • Mode “no-train” : pas d’utilisation des données pour entraîner des modèles tiers.

Coûts & pilotage

  • Quota et budget par équipe/cas d’usage (alerte, cut-off automatique).
  • Cache & déduplication des prompts fréquents.
  • Bench multi-modèles (prix/latence/qualité) et fallback en cas d’incident.

Plan de déploiement que je recommande

  1. Discovery : 1–2 ateliers pour cibler 1 cas “ROI rapide”.
  2. Pilot (2–4 semaines) : POC intégré (.NET + React), jeu de données limité, KPIs.
  3. Élargissement : second cas d’usage + UI + observabilité complète.
  4. Run : MCO, amélioration continue, revue mensuelle.

KPIs que je suis

  • Assistant support : temps moyen de réponse, taux d’édition humaine, CSAT.
  • Rédaction : temps de production d’un contenu, taux d’acceptation, conformité marque.
  • Analyse : temps de compréhension d’un rapport, nombre d’actions déclenchées.
  • Coûts : coût par requête, coût par dossier/ticket traité.

Stack type

  • Backend : .NET 8/9 (endpoints sécurisés, orchestration, validation, quotas).
  • Front : React + TypeScript (UI chat, rôles, citations, historique).
  • IA : API OpenAI (GPT-4o/mini) + RAG (vector DB) + garde-fous.
  • Données : SQL Server / SharePoint / fichiers internes, pipelines d’ingestion.
  • Infra : Azure/AWS, CI/CD, observabilité (logs, métriques, traces).

Mes engagements

  • Ne jamais exposer les secrets ni les données sensibles côté navigateur.
  • Respect strict de la confidentialité et des habilitations.
  • Prompts versionnés, contrôlés, et cost-guarded.
  • Approche Human-in-the-loop : l’humain décide toujours au final.

Objectif : une IA utile, contrôlée et alignée métier, qui s’insère dans vos outils sans perturber l’existant et qui génère un retour mesurable dès les premières semaines.