Une approche hybride entre produit logiciel et expérimentation algorithmique

1. Cadrage métier & définition des cas d’usage

Comme pour tout projet digital, on commence par identifier les problèmes métier à forte valeur que l’IA peut adresser.

• Cadrage avec les équipes métier : enjeux, irritants, objectifs business
• Sélection de cas d’usage pertinents pour un agent intelligent (ex. recommandation, validation, automatisation, synthèse)
• Définition des KPI de performance et des critères de succès
• Identification des utilisateurs finaux et de leurs attentes (interface, niveau d’autonomie, confiance)

2. Analyse des données & faisabilité IA

Un agent IA ne peut fonctionner sans données pertinentes et exploitables.

• Audit des sources de données disponibles (internes/externes)
• Évaluation de leur qualité, structuration et représentativité
• Constitution d’un dataset d’entraînement (si besoin)
• Définition de la stratégie de traitement des entrées/sorties : prompt engineering, fine-tuning, retrieval, etc.

3. Conception de l’agent & de ses interactions

L’agent est conçu comme un système autonome orienté mission.

• Cartographie des rôles, des fonctions et du niveau de décision de l’agent
• Définition du prompt de base ou de l’architecture multi-agent (si applicable)
• Design des enchaînements de tâches (workflow IA) et des cas d’exception
• Maquettage des interactions UX/UI (chat, API, formulaire intelligent…)

4. Développement itératif et évaluation continue

L’agent est développé de façon incrémentale, avec un retour terrain constant.

• Cycles courts de développement / intégration / test
• Mesure de la performance : pertinence, temps de réponse, taux d’erreurs, feedback utilisateurs
• Ajustement des prompts, des modèles ou des règles métier au fil des tests
• Enrichissement progressif des données pour améliorer les réponses

5. Tests utilisateurs & validation en situation réelle

L’agent IA est confronté à son environnement opérationnel avant déploiement.

• Tests de bout en bout sur des parcours métiers réels
• Tests en « double aveugle » ou comparatifs humain vs agent
• Vérification de la fiabilité, de la transparence et du contrôle utilisateur
• Recueil du feedback pour itérer sur l’expérience et la pertinence

6. Déploiement, supervision & amélioration continue

Un agent IA évolue — la supervision est essentielle pour garantir performance et conformité.

• Mise en production progressive avec logs, alertes et tableaux de bord
• Surveillance de la dérive des performances (drift)
• Boucle de réentraînement ou d’ajustement selon les retours terrain

Gouvernance IA : documentation, éthique, conformité RGPD ou NIS2