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Le journal
Intelligence artificielle

Mettre une IA en production : ce qui compte vraiment

Une démonstration qui impressionne ne dit rien de la tenue en production. La différence tient à trois points mesurables.

2 juin 2026 7 min de lecture Kaizer Phoenix

Le prototype marche toujours. C'est son métier.

Ce qui décide de la mise en production, c'est d'abord la métrique : sans jeu de contrôle et sans seuil accepté par le métier, il n'y a pas de critère de succès, donc pas de décision possible.

Ensuite les données : leur droit d'usage, leur fraîcheur, leur qualité. Un modèle entraîné sur un export de l'an dernier se dégrade en silence.

Enfin la dérive : les données d'entrée changent, le modèle vieillit. Nous instrumentons la mesure dès le premier jour, et le réentraînement est planifié avant la mise en service, pas après le premier incident.


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