Catalogue de cas d'usage IA
Treize cas d'usage passés au crible de la même grille : valeur, faisabilité, risque. Les notes sont des exemples types pour illustrer la méthode ; dans une organisation réelle, elles se recalculent avec les équipes concernées.
Matrice de priorisation
Chaque point est un cas d'usage, placé selon sa valeur et sa faisabilité. Un contour rouge signale un risque élevé. Sélectionnez un point pour afficher sa fiche.
Fiche
Sélectionnez un cas d'usage dans la matrice ou dans le catalogue.
Catalogue détaillé
Pour chaque cas : les données nécessaires, les garde-fous indispensables et l'indicateur qui dira si le produit tient ses promesses.
Méthode de notation
Ce que l'on gagne
Fréquence de la tâche, nombre de personnes concernées, gain de temps ou de qualité, impact sur le client ou le chiffre d'affaires.
Ce qu'il faut réunir
Données disponibles et exploitables, maturité technique, intégration dans les outils existants, compétences dans l'équipe.
Ce que l'on expose
Niveau AI Act, données personnelles, coût et réversibilité d'une erreur, exposition de la marque.
Règle de départCommencer par les cas à forte valeur, bonne faisabilité et risque faible. Ils créent la confiance et les outils de gouvernance dont les cas plus sensibles auront besoin.
Canvas de cadrage
Les questions à poser avant d'écrire une ligne de prompt. Vos réponses restent dans votre navigateur ; le bouton « Copier » produit une version texte à coller dans votre outil.