Ce qu'on observe sur le terrain en mission. Ce qu'on déconseille activement. Ce qu'on teste avant de recommander à nos clients. Pas de buzzword, pas de générique IA — du concret, opinionné, applicable.
Cas concrets : opt-out d'entraînement, hébergement souverain, traçabilité des prompts. Ce qu'on documente déjà chez nos clients.
Les classements de modèles changent tous les mois. Pour votre activité, ce n'est pas le score MMLU qui compte — c'est la stack de validation autour.
Diluer le budget IA sur 12 cas d'usage à la fois est la garantie de ne livrer aucun ROI. Voici comment on priorise — et pourquoi 80 % des projets IA échouent en 2026.
