Prototype IA

Prototype IA: valider une idée avant de construire trop gros

Un bon prototype IA ne cherche pas à impressionner en réunion. Il sert à vérifier une question simple: est-ce que cette idée améliore réellement un workflow avec vos données, vos contraintes et vos utilisateurs ? Gatien peut vous aider à cadrer, construire et tester cette première version avant de partir sur un développement plus large.

Présenter mon besoin Voir la méthode

Ce que Gatien peut construire

Des livrables concrets, pas une promesse IA vague

Chaque projet commence par un workflow réel, des exemples et une sortie que l’équipe peut vérifier.

Prototype conversationnel

Assistant qui répond, prépare ou vérifie une information à partir d’un périmètre limité.

Prototype d’extraction

Pipeline qui transforme des documents, emails ou formulaires en données exploitables.

Prototype RAG

Recherche et réponse à partir d’un corpus documentaire contrôlé, avec sources visibles.

Prototype d’automatisation

Workflow connecté à un outil existant pour tester le gain réel sur une tâche répétitive.

Cas d’usage

Exemples de workflows à tester

Ces exemples servent de point de départ. Le bon périmètre dépend de vos données, de vos utilisateurs et du risque métier.

Tester un assistant interne

Valider si les employés trouvent plus vite une procédure, une réponse client ou une information produit.

Comparer avant/après

Mesurer le temps passé sur une tâche avant le prototype, puis observer si l’outil change vraiment l’exécution.

Évaluer les risques

Repérer les hallucinations, sources manquantes, permissions mal définies et exceptions métier.

Préparer une roadmap

Décider quoi garder, quoi supprimer et quoi intégrer dans une version production.

Déroulé

Une mission structurée pour apprendre vite

1

Cadrage

Clarifier le problème métier, les utilisateurs, les données disponibles, les contraintes et le résultat attendu.

2

Prototype

Construire une première version testable sur des exemples réels, sans surdimensionner l’architecture.

3

Tests métier

Vérifier les réponses, les erreurs, les cas limites, les permissions et le niveau de validation humaine nécessaire.

4

Intégration

Brancher l’outil aux systèmes existants: application interne, CRM, Slack, Teams, email, base documentaire ou API.

5

Documentation

Livrer une base maintenable: code, configuration, limites connues, critères de succès et prochaines étapes.

Stack

Technologies possibles

OpenAI, Anthropic ou autres API LLM selon le besoin
TypeScript, Next.js, Node.js et Python
Supabase, PostgreSQL, pgvector ou bases vectorielles
n8n, Make, webhooks et APIs métier
Slack, Teams, Gmail, Outlook, Notion, SharePoint ou outils internes

Livrables

Ce qui peut être livré

Prototype testable sur exemples réels
Jeu de cas de test et grille de validation
Recommandation: arrêter, améliorer ou industrialiser
Plan des intégrations nécessaires pour la suite

Cadre

Inclus et non inclus

Inclus

Cadrage fonctionnel et technique
Architecture simple à comprendre et à maintenir
Développement du prototype ou de la première version
Tests sur exemples réels fournis par l’équipe

Non inclus

Promesse de ROI sans données réelles
Automatisation sans validation humaine quand le risque métier est élevé
Utilisation de données sensibles sans règles d’accès claires
Faux témoignages, faux chiffres ou démonstrations inventées

FAQ

Questions avant de lancer

Vous voulez valider une idée IA sans construire trop gros ? Décrivez le workflow actuel et les exemples que vous pouvez partager.

Contacter Gatien

Combien de temps dure un prototype IA ?

La durée dépend du périmètre, des données et des intégrations. Le bon format est assez court pour apprendre vite, mais assez sérieux pour tester des exemples réels.

Que faut-il préparer avant de commencer ?

Un workflow actuel, quelques exemples réels, les critères de succès et les personnes qui valideront le résultat.

Un prototype peut-il devenir la version finale ?

Parfois, mais il faut généralement durcir l’authentification, les logs, la sécurité, les tests et la maintenance avant un usage large.

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