Avant de financer
Comparer des options qui poursuivent la même finalité, écarter celles qui ne sont pas recevables et montrer quelles hypothèses gouvernent réellement l’allocation.
Quand plusieurs idées d’IA se disputent les mêmes ressources, une moyenne pondérée ne suffit pas. L’arbitrage doit comparer chaque candidat à une situation de référence, distinguer les faits des hypothèses et montrer ce qui ferait changer la décision.
Le score n’est jamais le point de départ. La question, l’option sans nouveau système d’IA et les contraintes sont arrêtées avant d’examiner les compromis.
fixer l’autorité, l’objectif, l’horizon, les ressources et la situation de référence
constituer des options qui répondent réellement à la même question
appliquer les conditions non compensatoires avant tout classement
relier chaque valeur à une fonction, une preuve, une date et un responsable
comparer la valeur des changements d’état dans une conférence de décision
tester les désaccords, les poids, les bascules de rang et signer le choix
Les cinq domaines évitent un angle mort ; ils ne dictent ni cinq notes ni cinq poids fixes. Chaque mission en dérive des critères qui différencient les options sans compter deux fois le même effet.
| Domaine | Question instruite | Double compte à écarter |
|---|---|---|
| Effets utiles | Quel changement attribuable est attendu contre la référence ? | Ne pas compter le même gain dans valeur, adoption et faisabilité |
| Données | Les données nécessaires sont-elles utilisables sur la population cible ? | Séparer qualité mesurée, droit d’usage et coût de correction |
| Faisabilité | La chaîne tient-elle dans les conditions cibles et dégradées ? | Ne pas convertir un risque non maîtrisé en simple effort technique |
| Capacité d’opérer | Le processus, la supervision et les compétences sont-ils praticables ? | Distinguer intention d’adopter et capacité démontrée |
| Risques et impacts | Quels effets négatifs subsistent et qui peut les arrêter ? | Une limite inacceptable devient une porte, pas une note basse |
L’autorité fixe sa tolérance au risque et les conditions non compensatoires avant de voir les scores. Ces exemples sont adaptés au contexte, au secteur et au régime juridique du portefeuille.
| Condition non compensatoire | Effet | Preuve pour rouvrir |
|---|---|---|
| Usage interdit ou impact résiduel hors tolérance | Arrêter | Qualification revue et risque ramené sous le seuil approuvé |
| Données sans droit, couverture ou qualité suffisante | Différer | Droits, population, qualité et lignage établis |
| Aucun propriétaire, contrôle humain ou mode de repli | Différer | Responsable mandaté et dispositif d’exploitation testé |
| Performance non démontrée dans les conditions cibles | Recadrer | Protocole d’essai, référence et résultats reproductibles |
Le scénario pivot est recalculé sur des bornes documentées. Une recommandation qui change au premier déplacement raisonnable d’une note ou d’un poids n’est pas présentée comme une priorité.
Ces valeurs sont entièrement synthétiques. Elles utilisent un profil illustratif pour vérifier le calcul ; une décision réelle ajoute les fonctions de valeur, les portes, les sources, les intervalles et les scénarios de poids.
| Cas d’usage | Impact | Données | Faisabilité | Adoption | Contrôles | Indice | Lecture |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A Transcription d’appels commerciaux et mise à jour du CRM | 70 | 85 | 80 | 70 | 65 | 74,25 | Rang 1, encore conditionnel |
| B Assistant de revue de contrats juridiques | 90 | 35 | 70 | 55 | 30 | 60,75 | Rang 2, preuves à renforcer |
| C Design génératif pour une chaîne de production | 55 | 40 | 35 | 50 | 45 | 45,75 | Rang 3, dominé dans ce scénario |
Le comité reçoit la recommandation et tout ce qui permet de la refaire, de la contester ou de la réviser lorsque le contexte change.
Sources primaires
Dernière revue documentaire : 7 septembre 2026.
Fonctions de valeur, swing weighting, conférence de décision, sensibilité et robustesse du classement.
Swing weighting, analyse de sensibilité, valeurs de bascule et mise en garde contre la simple addition de notes pondérées.
Gouverner, contextualiser, mesurer et gérer les risques d’un système d’IA.
Évaluation des impacts d’un système d’IA sur les personnes, les groupes et la société.
Avant de nous écrire
Le mandat fixe une même question, une situation de référence et des ressources en concurrence. Les performances brutes sont ensuite traduites par des fonctions de valeur explicites avant toute pondération.
Parce qu’un total peut masquer une condition inacceptable, un double compte ou une compensation que l’autorité n’accepte pas. Les portes, les échelles et la recevabilité du modèle sont vérifiées avant le calcul.
Non. Ils servent de contrôle de couverture. Les critères et leurs étendues sont construits pour la décision ; les poids comparent ensuite la valeur des changements d’état par swing weighting.
Non. Le rang est relatif aux options admissibles et au cadre versionné. L’autorité reçoit les bascules possibles, l’incertitude et les limites, puis prend et signe la décision.
Étape suivante
Indiquez les candidats, l’autorité qui tranche et les ressources en concurrence. Nous préciserons le protocole, les preuves et les tests de robustesse nécessaires.
Présenter votre situation