Cas d’utilisation

Question	Exemple de réponse
Quel est l'objectif principal ou le critère de réussite du cas d'utilisation ?	Pour améliorer le temps de réponse du support client, augmenter le taux de conversion des ventes, améliorer les recommandations de produits. Également : pour améliorer la satisfaction des utilisateurs, le taux d'achèvement des tâches, la qualité des réponses, etc.
Comment ce cas d'utilisation s'aligne-t-il sur les objectifs stratégiques de votre organisation ?	Cela correspond à notre objectif stratégique d'améliorer la satisfaction des clients en réduisant les temps de réponse du service client.
Quel est le volume de données ou de demandes attendu pour le cas d'utilisation ?	500 transactions par seconde (TPS).
Quels types de sources de données sont nécessaires pour prendre en charge vos charges de travail génératives liées à l'IA ?	Bases de données structurées internes (dossiers clients, données de vente, etc.) ; données textuelles non structurées provenant de documents, d'e-mails et de réseaux sociaux ; fichiers audio et vidéo pour les tâches de reconnaissance vocale et d'image ; données de streaming en temps réel provenant d'appareils et de capteurs IoT ; ensembles de données publics et à des APIs fins d'enrichissement.
À quelle fréquence devez-vous mettre à jour ou actualiser les données provenant de ces sources ?	Bases de données transactionnelles : mises à jour en temps quasi réel ; référentiels de documents : mises à jour quotidiennes par lots ; flux de réseaux sociaux : mises à jour horaires ; données des capteurs IoT : diffusion continue en temps réel ; ensembles de données publics : mises à jour mensuelles ou trimestrielles.
Quels formats de données vos modèles d'IA générative ont-ils besoin en entrée ?	Données structurées : tables de base de données CSV, JSON et SQL ; données texte : texte brut, PDF et HTML ; données d'image : JPEG, PNG et TIFF ; données audio : WAV et MP3 ; données vidéo : MP4 et AVI.
Quelles sont vos principales préoccupations en matière de qualité des données pour les charges de travail génératives liées à l'IA ?	Exhaustivité : garantir qu'aucun champ critique n'est manquant ; exactitude : vérification de l'exactitude des données et élimination des erreurs ; cohérence : maintien de formats et de valeurs uniformes entre les sources ; actualité : garantie que les données sont à jour pour une inférence en temps réel ; pertinence : confirmation que les données correspondent à la tâche spécifique d'IA générative.
Quelles sont les principales exigences de performance (par exemple, temps de réponse, débit, précision) ?	Précision de 95 % ; temps de réponse inférieur à 500 ms ; capacité à traiter 1 000 requêtes/sec. Haute précision (95% +), précision modérée (80-90%), meilleur effort, etc.
En avez-vous un autre KPIs pour mesurer le succès de ce cas d'utilisation ?	KPIs Les éléments clés incluent la réduction du taux d'erreur, le gain de temps par transaction et les scores de satisfaction client.
Quel est le niveau de précision du modèle souhaité, et quel est son équilibre avec le coût ?	Haute précision (> 90%) à coût modéré, précision modérée (70-80%) à faible coût, etc.
Quels sont les principaux cas d'utilisation ou scénarios de la solution d'IA générative ?	Chatbot du service client, génération de contenu, recommandation de produits, etc.
Quels sont les utilisateurs ou les personnalités cibles du système d'IA générative ?	Agents du service client, équipe marketing, employés, utilisateurs finaux, etc.
Quel est le volume de demandes ou d'utilisateurs attendu ?	1 000 demandes par jour ; 10 000 utilisateurs actifs par mois.
Existe-t-il des contraintes ou des exigences spécifiques liées aux cas d'utilisation ?	Réponse en temps réel, support multilingue, confidentialité des données, etc.
Disposez-vous d'un budget alloué au développement et à la maintenance de la solution d'IA générative ?	Le coût de développement initial est estimé à 200 000$, avec des coûts de maintenance annuels de 50 000$.
Quels sont le retour sur investissement (ROI) et la période de remboursement prévus pour ce cas d'utilisation ?	Retour sur investissement attendu de 150 % sur trois ans, avec une période de remboursement de 18 mois.
Y a-t-il des coûts cachés ou des économies potentielles à envisager ?	Les économies potentielles incluent la réduction des coûts des heures supplémentaires. Les coûts cachés peuvent impliquer une formation supplémentaire pour le personnel.
Quelles sont l'évolutivité et les futures possibilités d'extension de cette solution d'IA générative ?	La solution est conçue pour s'adapter à nos opérations, avec la possibilité de l'étendre à d'autres départements à l'avenir.
Comment garantir l'équité et atténuer les biais dans vos modèles d'IA générative ?	Nous prévoyons d'atténuer les biais grâce à une collecte de données diversifiée, à des audits réguliers des biais et à la mise en œuvre de techniques d'atténuation des biais.
Quels processus avez-vous mis en place pour répondre aux préoccupations éthiques ou aux conséquences imprévues ?	Nous gérerons les préoccupations éthiques grâce à un plan établi de réponse aux incidents liés à l'IA, à des évaluations régulières des risques éthiques, à un système de signalement anonyme pour les employés, à la collaboration avec des experts externes en éthique, ainsi qu'à un suivi et à un ajustement continus des modèles déployés en fonction des commentaires.
Comment abordez-vous la hiérarchisation et le séquençage des évaluations de la charge de travail générative de l'IA dans les différents projets et départements de votre organisation ?	En menant une enquête de haut niveau auprès de tous les départements afin d'identifier les cas d'utilisation potentiels de l'IA générative et en les évaluant sur la base de trois critères clés : impact commercial, faisabilité technique et considérations éthiques. Les projets ayant un impact potentiel élevé, des obstacles techniques réduits et des préoccupations éthiques minimales sont prioritaires.