Déployer de l'IA générative en entreprise soulève des questions d'architecture, de droit et de coût avant de soulever des questions d'outil. Ces guides traitent ces questions pour elles-mêmes. Ils restent utiles même si vous choisissez une autre solution que la nôtre.
On-premise, SaaS ou hybride, modèles ouverts ou propriétaires, IA ou règles : les choix structurants, et ce qu'ils coûtent vraiment.
Ce que souverain veut vraiment dire, les cinq couches d'une plateforme interne, ce que ça coûte poste par poste, les quatre pièges les plus fréquents, et une grille d'arbitrage entre on-premise, SaaS et hybride.
Lire le guideClasser ses usages selon les données qu'ils manipulent, reconnaître les cas où le SaaS suffit et ceux où l'on-premise s'impose, et construire un hybride qui ne dépend pas de la bonne volonté des utilisateurs.
Lire le guideLes postes d'un coût complet, les mécanismes qui font grimper la facture d'inférence, la lecture d'un modèle tarifaire et une méthode pour construire un TCO défendable avant d'acheter.
Lire le guideLes critères pour choisir entre un LLM et des règles métier, les cas où le déterministe gagne, et pourquoi la bonne architecture combine souvent les deux.
Lire le guideOpen source, poids ouverts ou propriétaire : ce que disent vraiment les licences, les critères qui départagent Mistral, GPT et les autres, et une méthode d'évaluation sur vos propres cas.
Lire le guideLe fonctionnement d'un RAG, les causes réelles des assistants documentaires décevants, la question des droits d'accès, les critères d'un bon outil et une méthode pour mesurer sa qualité.
Lire le guideCloud Act, RGPD, AI Act, anonymisation : ce que le droit exige réellement, et comment le vérifier avant de déployer.
Ce qu'une IA souveraine garantit et ce qu'elle ne garantit pas, les textes qui s'appliquent, la cartographie des flux d'un projet et les questions à poser à un fournisseur.
Lire le guideLe Cloud Act vise l'entité qui opère un service, pas l'adresse du datacenter. Ce qui est réellement exposé dans un projet d'IA générative, ce qui ne l'est pas, et les vérifications à faire.
Lire le guideDéployeur ou fournisseur, le calendrier après l'omnibus de 2026, ce qui s'applique déjà à toute entreprise qui utilise l'IA, et ce qui change si un usage relève du haut risque.
Lire le guideRôles, base légale, analyse d'impact, contrat de sous-traitance, transferts hors Union, minimisation : les décisions à prendre et à documenter avant de mettre une IA générative entre les mains des équipes.
Lire le guideCe que le droit distingue entre anonymisation et pseudonymisation, pourquoi un texte libre résiste à l'anonymisation, ce qu'a changé la jurisprudence de 2025, et comment protéger un prompt avant l'envoi.
Lire le guideDes agents qui agissent dans vos outils : ce qui les distingue d'un chatbot, ce qu'il faut faire valider, et comment les raccorder au SI.
Les exigences qui séparent une plateforme agentique d'entreprise d'une démonstration : droits, validation humaine, connecteurs, trace, modèles et coûts, avec une grille d'achat.
Lire le guideCe qui distingue un chatbot, un assistant IA et un agent IA : qui décide de l'étape suivante, qui agit, et ce que cela change pour les risques et le choix.
Lire le guideQuelles actions d'un agent IA faire valider par une personne, selon quels critères, et comment concevoir une validation humaine qui ne devient pas un clic machinal.
Lire le guideRaccorder un agent IA à l'ERP, au CRM et à la messagerie : avec quels droits, par quels connecteurs, quelles opérations exposer, et les risques propres à chaque choix.
Lire le guideEncadrer les usages, maîtriser la consommation, passer de la preuve de concept à la production.
Les six chantiers d'une gouvernance de l'IA générative qui tient en exploitation : rôles, politique d'usage, catalogue de modèles, droits d'accès, traçabilité et maîtrise des coûts.
Lire le guidePourquoi l'interdiction des outils d'IA publics déplace les usages au lieu de les arrêter, ce qu'il faut en garder, et comment une alternative interne gouvernée, mesurée avant et après, fait réellement baisser le shadow AI.
Lire le guidePourquoi la consommation d'IA générative dérape, la différence entre quota, plafond et alerte, à quel niveau poser les limites, et comment les dimensionner à partir de l'usage réel.
Lire le guidePourquoi tant de preuves de concept d'IA générative restent des démonstrations, comment cadrer un POC qui peut passer en production, quels critères de sortie fixer, et ce qui change au moment du déploiement.
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