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La plupart des projets d’IA échouent avant la première ligne de code, faute d’avoir vérifié trois choses : le problème, les données et ce que le projet rapporte.
Chers lecteurs,
Un outil choisi parce qu’on en parle, des mois de mise en place, puis le constat que les données manquaient ou que le problème ne valait pas l’effort : d’après Cogya, agence de Miami qui conçoit des systèmes d’IA sur mesure pour les PME, c’est le scénario qu’elle rencontre le plus souvent.
Pendant une heure, ses deux cofondateurs présentent l’AI Canvas, la méthode d’une page qu’ils appliquent avant chaque projet. Elle part de trois questions :
- Le problème : où se trouve le vrai blocage, et qui le subit ?
- Les données : avez-vous ce dont l’IA a besoin pour le résoudre ?
- La valeur : combien cela rapporte-t-il, en coûts, en temps ou en chiffre d’affaires ?
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