L'IA dans le conseil : où les modèles de langage aident vraiment (et où ils n'aident pas)

L'IA n'est pas magique – mais elle est utile

Dans les projets de conseil, j'utilise les LLM de manière ciblée là où ils apportent une valeur mesurable : dans l'analyse de grands volumes de documents, dans la génération de tickets ou d'exigences, dans les propositions de refactoring ainsi que comme sparring-partner pour les décisions d'architecture.

Où l'IA brille

• Agrégation de connaissances sur Confluence, PDF, dépôts de code.
• Clarification des exigences : trouver les lacunes dans les user stories.
• Revues de code : vérifications de style cohérentes.

Où l'IA échoue

• Quand les connaissances du domaine manquent et que personne ne les fournit.
• Quand les exigences de conformité n'apparaissent pas dans le prompt.
• Quand la sortie est reprise sans vérification.

Mon approche

J'intègre l'IA dans les processus existants au lieu de construire de nouveaux outils autour d'elle. Cela permet d'économiser de l'argent – et de fournir des résultats que l'équipe utilise réellement.