Les projets IA échouent en production pour des raisons banales : mauvaises données, pas de monitoring, pas de propriétaire, et des prompts qui font semblant d’être de l’architecture.
Pas de boucle d’éval
Les équipes livrent des démos sans jeu de tests réel. La précision dérive. Le support finit par ne plus faire confiance au bot.
Ce qui marche
Commencer étroit, mesurer chaque semaine, garder des humains dans la boucle, et traiter l’IA comme une accélération pour des ingénieurs qui livrent déjà.