COLLECTION AFRIPA / 02
Agents IA conçu comme une couche de système reliée à la recherche, la preuve et l’action.
Guides publiés dans cette collection
8 min de lecture
Pourquoi des packs de sources approuvés, des règles de récupération et des mécanismes de révision sont importants avant qu'un assistant ne soit intégré à un flux de travail d'entreprise.
Commencez par une règle source-et-révision, pas par un chatbot générique.8 min de lecture
Un cadre pratique pour convertir une ambition d'IA ouverte en une tâche métier bornée et examinable.
Définissez une tâche bornée avant de choisir des modèles ou des outils.8 min de lecture
Comment créer une route d'évaluation qui compare les sorties avec des sources approuvées, des cas limites et le jugement humain.
Concevez une route d'évaluation avant de mettre à l'échelle un pilote d'IA.8 min de lecture
Un guide de préparation pour construire un système agentique conscient des sources et vérifiable, sans prétendre à une autonomie complète.
Utilisez la fiche de préparation pour choisir un premier flux de travail agentique crédible.7 min
La préparation à l’IA commence par les sources, pas par les modèles explique comment définir les sources autorisées et les limites d’une tâche IA avant le modèle. Il s’appuie sur AI_AGENT_SERVICE_PAGE.md et reste dans une limite de preuve explicite.
La première mise en œuvre doit permettre de définir les sources autorisées et les limites d’une tâche IA avant le modèle. Le cadre publié dans AI_AGENT_SERVICE_PAGE.md demande un chemin compréhensible, un responsable et une suite praticable.7 min
Chaque flux agentique a besoin d’un responsable humain explique comment nommer le responsable humain, la porte de revue et le relais d’un flux agentique. Il s’appuie sur AI_AGENT_SERVICE_PAGE.md et reste dans une limite de preuve explicite.
La première mise en œuvre doit permettre de nommer le responsable humain, la porte de revue et le relais d’un flux agentique. Le cadre publié dans AI_AGENT_SERVICE_PAGE.md demande un chemin compréhensible, un responsable et une suite praticable.7 min
Les systèmes agentiques ont besoin d’une boucle d’évaluation explique comment comparer régulièrement les sorties IA aux sources et critères approuvés. Il s’appuie sur AI_AGENTS_FOR_BUSINESS_PUBLIC_KB.md et reste dans une limite de preuve explicite.
La première mise en œuvre doit permettre de comparer régulièrement les sorties IA aux sources et critères approuvés. Le cadre publié dans AI_AGENTS_FOR_BUSINESS_PUBLIC_KB.md demande un chemin compréhensible, un responsable et une suite praticable.8 min read
Une façon pratique de sélectionner une petite tâche IA revue qui soutient un vrai travail sans prétendre à une autonomie non contrôlée.
Choisissez une tâche répétée avec des entrées, des règles et un responsable clairs.9 min read
Une méthode consciente des sources pour définir la tâche métier, les informations approuvées, le point de revue, le responsable et le transfert avant de choisir un outil d'IA.
Formuler une tâche utile d'IA avant de comparer les outils.9 min read
Comment rendre lisible un flux de travail assisté par l'IA en décidant ce dont une personne est responsable, ce que le système prépare et où une révision doit avoir lieu.
Concevez le transfert avant d'étendre un flux de travail agentique.9 min read
Une méthode pratique pour tester un travail assisté par l'IA par rapport aux sources approuvées, aux cas ordinaires, aux cas limites et à la revue humaine avant d'étendre l'utilisation.
Créez un petit jeu d'évaluation avant de déclarer qu'un pilote d'IA est prêt à monter en échelle.PRINCIPE DE LIVRAISON CONNECTÉE
Un travail numérique utile relie une vraie question métier, des sources fiables, une page ou un flux clair, un point de revue lorsque la décision compte et une prochaine action pratique.
↗Une architecture claire
↗Des points de revue visibles
↗Une base utilisable et durable