Description
Réussir l’IA en entreprise — Tome 2 : DÉCIDER & ARCHITECTURER (Édition 2026)
Un pilote convaincant est une promesse. Une architecture qui tient en production est un résultat. Ce Tome 2 vous aide à bâtir une stratégie IA résiliente et une infrastructure industrialisable — sans pari technologique à l’aveugle, et sans réarchitecture de fond six mois après le pilote.
Le problème
Votre premier cas d’usage avance — mais le passage en production s’enlise : l’architecture n’était pas conçue pour y survivre, et les décisions stratégiques s’accumulent sans méthode claire (quel modèle, quelle infrastructure, quel portefeuille, sous quelle réglementation). Ce tome structure les deux fronts simultanément : une stratégie robuste sous incertitude et une infrastructure industrialisable dès le premier déploiement.
Ce que vous saurez faire après ce tome
- Construire une stratégie IA résiliente face aux trois grandes incertitudes de 2026-2030 (coûts du calcul, régulation, capital humain), en identifiant les investissements « sans regret » qui seront rentables quel que soit le scénario.
- Décliner cette stratégie par secteur — finance, santé, industrie, retail, énergie, secteur public, médias, transport — avec des feuilles de route calibrées sur vos contraintes réelles.
- Arbitrer entre RAG, SLM, agent ou fine-tuning avec des critères concrets, et concevoir une architecture LLMOps en six couches que vous n’aurez pas à réarchitecturer plus tard.
- Industrialiser vos modèles prédictifs classiques (MLOps) du notebook à la production, avec les sept artefacts non négociables pour la traçabilité, la conformité et la fiabilité opérationnelle.
- Outiller chaque décision avec des matrices de priorisation sectorielle, des checklists 30-60-90 jours et des critères Stop/Go mesurables — avant de lancer, pas après.
Ce que contient le Tome 2
- Mise à niveau : 12 concepts clés issus du Tome 1 + métriques RAG de référence + tableau des 10 pièges critiques + calendrier AI Act — pour lire ce tome de façon autonome, même sans avoir parcouru le Tome 1.
- Chapitre 4 : Scénarios 2026-2030 (axes d’incertitude + cartographie contrastée) + investissements sans regret + portefeuille 12-24 mois + matrices décisionnelles + checklists 30-60-90 jours + calendrier réglementaire.
- Chapitre 5 : Feuilles de route sectorielles sur 8 secteurs (finance, santé, industrie, retail, énergie, secteur public, médias, transport) + cas d’usage validés + patterns techniques adaptés + indicateurs de pilotage + critères Stop/Go.
- Chapitre 6 : Architecture & LLMOps en six couches (pipeline de données, inférence, observabilité, sécurité by design, FinOps, versioning/rollback) + arbitrage RAG/SLM/agent/fine-tuning + études de cas.
- Chapitre 7 : MLOps classique (sept artefacts non négociables, features, drift, gouvernance, économie, runbooks) + feuille de route 30-60-90 jours du notebook à la production.
- Annexes pratiques : matrices de priorisation sectorielle, checklist architecture LLMOps 6 couches, checklist MLOps notebook→prod, calendrier de conformité AI Act & Data Act, guide OWASP LLM Top 10 2025.
À qui s’adresse ce tome
Dirigeants/COMEX, DSI/CTO, architectes et chefs de projet : ceux qui veulent passer du cadrage à la construction — avec des choix d’architecture argumentés, un portefeuille aligné sur leur secteur et des garde-fous posés dès le premier déploiement plutôt qu’en urgence.
L’édition intégrale en version numérique enrichie intègre des planches en couleur et donne accès à des livrables téléchargeables pour passer de la lecture à l’exécution.
Le site compagnon (virtuose.fr) propose des mises à jour, des ressources accessibles librement et des ressources proposées sous forme d’offres (accès, formations, services, livrables téléchargeables).
