Partir d'un problème, pas d'une technologie
Les projets IA qui échouent partent souvent de la technologie plutôt que d'un problème métier précis et mesurable. Identifier d'abord la tâche répétitive à forte valeur reste le meilleur point de départ.
Mesurer avant de déployer
Un taux d'erreur acceptable dépend entièrement du contexte : une erreur sur une suggestion de contenu n'a pas le même poids qu'une erreur sur une donnée financière. Toujours définir ce seuil avant de généraliser.