Cahier de laboratoire · IA

Le laboratoire , en open source.

Cas réels présentés comme model cards : contexte, évaluation, métriques. Ce que nous exigerions de tout prestataire affirmant « nous avons fait de l'IA ».

EVAL · 2026-04

RAG sur 14 200 documents techniques

91 % de précision avec 100 % de traçabilité des citations. Onboarding des ingénieurs réduit de 12 à 4 semaines.

91%
Précision
100%
Rendez-vous
EVAL · 2026-03

Vision : défauts de soudure

Rappel de 99,2 % sur les défauts critiques, 2,1 % de faux positifs. Débit de ligne +14 %.

99,2%
Rappel
+14%
Débit
NOTE · 2026-03

Le coût par inférence qui fait échouer les projets

Pourquoi l'indicateur que tout le monde oublie fait échouer les projets d'IA au bout de six mois, et comment nous le mesurons dès le premier jour.

€/1k
Dès le sprint 1
NOTE · 2026-02

« Vous n'avez pas besoin de l'IA ici »

Trois cas où la réponse honnête était un processus, une formation ou un meilleur ERP. Vendre ce dont on n'a pas besoin détruit la confiance.

3
Cas

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