Analyses IA : Au-delà du Hype

Ici, on analyse vraiment ce qui marche, ce qui échoue, et ce qui est du marketing pur. Pas de blabla, juste des faits et des analyses approfondies.

Analyses disponibles

Échecs et Leçons

• Galactica : Pourquoi ça a échoué - Meta et l’IA scientifique qui s’est effondrée

Réflexions

• L’avenir de l’IA - Ce qui vient vraiment, sans sci-fi

Comment analyser un projet IA ?

1. Questions fondamentales

Question	Pourquoi c’est important
Problème réel ou solution qui cherche problème ?	80% des projets IA échouent à cause de ça
ROI mesurable ?	Sans métriques, c’est un hobby
Data quality ?	Garbage in, garbage out
Compétences en interne ?	Externaliser = perte d’avantage compétitif

2. Signaux d’alerte (Red flags)

🚨 À éviter :

• Promesses de “révolution totale” sans métriques
• “IA va remplacer 100% des humains”
• Black box totale sans explicabilité
• Pas de plan de backup humain

✅ Bonnes pratiques :

• ROI clair et mesurable
• Humain dans la boucle
• Itération progressive
• Documentation transparente

Études de cas

Succès documentés

Mayo Clinic : IA médicale

• ROI : -40% temps diagnostic
• Impact : Détection précoce +30%
• Leçons : Data quality = clé du succès

Best Buy : Service client IA

• ROI : -75% temps d’attente
• Impact : +94% satisfaction
• Leçons : Simple > complexe

Coop : Prévision demande

• ROI : +43% précision, -27% gaspillage
• Impact : Millions € économisés
• Leçons : ML classique > IA générative pour prévisions

Échecs analysés

Galactica (Meta)

• Problème : Hallucinations scientifiques
• Impact : Retrait après 48h
• Leçons : Vérification humaine indispensable

HireVue (Recrutement IA)

• Problème : Bias algorithmiques
• Impact : Class actions, abandon
• Leçons : IA + régulation = échec si mal géré

Mesures de succès

Business KPIs

KPI	Comment mesurer
ROI	(Gains - Coûts) / Coûts
Adoption	% utilisateurs actifs
Satisfaction	NPS, CSAT
Temps économisé	Comparaison avant/après

Qualité

KPI	Comment mesurer
Précision	% prédictions correctes
Rappel	% positifs trouvés
F1-score	Balance précision/rappel
Latence	Temps de réponse

Risques

KPI	Comment mesurer
Hallucinations	% réponses factuellement incorrectes
Bias	Tests équitabilité
Data breaches	Incidents sécurité
Coût escalade	Budget vs réalité

Comment éviter le hype ?

1. Filter l’information

Sources fiables :

• Papers scientifiques (arXiv, NeurIPS, ICML)
• Études de cas détaillées
• Benchmarks open source

Sources suspectes :

• “Press releases” sans données
• “Case studies” sans métriques
• “Thought leaders” sans code

2. Questionner

• D’où viennent les chiffres ?
• Quel est l’échantillon ?
• Quel est le contexte ?
• Qui a payé l’étude ?

3. Tester toi-même

• POC 2-4 semaines
• Mesurer sur tes propres données
• Comparer baseline vs IA
• Documenter les résultats

Tendances réelles vs marketing

Marketing	Réalité
”IA remplace 100% développeurs”	IA booste 30-50% productivité
”AGI dans 2 ans”	Personne ne sait, probablement > 10 ans
”IA génère millions $ en automatisé”	ROI dépend du cas d’usage
”Tout le monde a besoin d’IA”	Seulement si problème réel à résoudre

En savoir plus

• Cas d’usage réels - 300+ exemples documentés
• LLM - Comprendre les modèles
• Guides d’utilisation - Comment implémenter

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L’IA n’est pas magique. C’est un outil. Comme tout outil, il y a des cas où ça marche incroyablement bien, et des cas où c’est inutile. La clé : savoir faire la différence. Commence par les problèmes réels, teste petit, mesure tout.