Analyses

Ce que nous avons cherché à comprendre.

Nos analyses sur l'IA en entreprise : ce que nous observons sur le terrain, ce que nous mesurons, et ce que l'actualité change pour les décideurs. Chaque texte dit ce qui est établi et où s'arrêtent les preuves.

01
Plan d'action IA suisse : 23 actions, et une question que le plan ne pose pas
Le plan de digitalswitzerland et de l'OFCOM fixe cinq axes et prévoit des codes de pratique par branche, jusqu'à la validation et la surveillance des systèmes. Ce qu'il change pour une PME, ce que valent ses chiffres, et ce qu'il ne dit pas : qui mesure.
02
L'IA qui fait peur, et celle qui coûte déjà
Le patron d'Anthropic appelle à ralentir l'IA après l'incident de Hugging Face. Ce que dit l'alerte, ce que lui opposent ses critiques, et les trois risques qui touchent déjà une entreprise.
03
Non, vous ne pouvez pas détecter l'IA en lisant un texte
L'article 50 du règlement européen s'applique depuis le 2 août 2026 et n'a pas été reporté. Pourquoi les détecteurs accusent à tort, quels marqueurs tiennent en français, et ce qu'aucun script ne verra.
04
Une IA qui sait dire qu'elle ne sait pas
Promettre zéro hallucination ne survit pas au premier contre-exemple. Ce qui se défend : une erreur bornée, tracée et mesurée. L'architecture que cela impose, les risques qui restent, et les questions à poser à un prestataire.
05
Une base de connaissances en fichiers texte
Ce qui rend un corpus exploitable par une IA n'est ni son volume ni le logiciel qui l'héberge. Envoyer trois notes ciblées plutôt que tout coûte 71 fois moins en tokens, et répond mieux.
06
D'où viennent vraiment les erreurs
Sur un prototype réel, plus de la moitié des échecs ne venaient pas du système mais des règles absentes du référentiel. Imputer chaque échec, calculer le plafond, et instrumenter le silence du corpus.
07
Un score qui mesure la mémoire, pas la capacité
Trois modèles à code identique : 22 points d'écart sur le corpus de construction, 5 points sur des cas jamais vus, et un classement entièrement faux. Comment séparer les jeux, et le signal qui dit que la limite vient des données.
08
Le seuil doit filtrer la réponse, pas l'affichage
Écarter un extrait de la liste des sources ne l'empêche pas d'influencer le texte produit. Le résultat est une réponse contaminée qui a l'air propre. Où placer le seuil, et comment le choisir en mesurant les deux erreurs opposées.
09
Quatre pannes qui ne lèvent aucune erreur
Ce qui bloque un projet d'IA n'est presque jamais le modèle. Un drapeau d'aperçu, une table rendue muette, une variable lue au démarrage, un déploiement parti de la copie de travail. Aucune ne produit de message.
10
Ce qu'un audit automatique ne contrôle pas
Notre site passé à notre propre analyse : le score a bougé là où il était annoncé et nulle part ailleurs. Deux liens morts, eux, ne figuraient dans aucun rapport, parce qu'aucun contrôle ne les cherchait.
11
Ce que notre IA rate
Cinq défauts relevés sur un cas réel : doublons comptés deux fois, tickets coupés lus sans avertissement, lignes incomplètes, question transfrontalière traitée à côté. Et ce que nous en avons fait.
12
Automatiser les justificatifs dans une fiduciaire suisse
Le format réel n'est pas la photo d'un ticket, c'est une liasse de plusieurs dizaines de pages. La vraie difficulté n'est pas d'extraire un montant, c'est de déterminer le traitement TVA.
13
Mesurer ce que consomme un traitement documentaire
La méthode de mesure appliquée à un cas réel : ce qu'on compte, ce que les outils de suivi ne comptent pas, et pourquoi la consommation suit les pages traitées quand la facturation suit les documents.

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