Preuve de concept IA : un prototype testé sur vos vraies données en 2 à 4 semaines

Ce qu'une preuve de concept IA doit prouver

Une preuve de concept IA doit prouver une seule chose, preuves à l'appui : qu'une approche IA précise accomplit une tâche précise sur vos données réelles, avec assez de précision et à un coût assez bas pour mériter un vrai développement. Une démo sur des exemples triés sur le volet ne le prouve pas. Un résultat mesuré sur un ensemble d'entrées réelles, si.

Chaque POC IA que nous menons se termine donc par des chiffres, pas par des impressions :

• La précision sur un jeu d'évaluation construit à partir de vos cas réels, jugée par rapport à des sorties que vous avez validées comme correctes.
• Les schémas d'échec : quelles entrées le mettent en défaut et pourquoi, par exemple des documents scannés, des champs manquants ou des demandes ambiguës.
• La latence : combien de temps un utilisateur ou un processus devrait attendre.
• Le coût par requête et une estimation du coût mensuel de fonctionnement au volume attendu.
• Une recommandation go ou no-go, avec ce que comprendrait le développement complet et son coût approximatif si la réponse est go.

C'est toute la différence entre un prototype IA et une preuve de concept. Un prototype montre à quoi une fonctionnalité pourrait ressembler ; un POC vous dit si elle fonctionnera.

Quand un POC IA est la bonne première étape

Un POC IA est la bonne première étape lorsque l'idée est claire mais que le résultat est incertain. Signaux typiques :

• Les données sont désordonnées ou atypiques : PDF scannés, formulaires manuscrits, langues mélangées, jargon métier ou des années d'enregistrements incohérents.
• La précision compte : une mauvaise réponse coûte de l'argent, de la confiance ou de la conformité, il vous faut donc un taux d'erreur mesuré avant de décider.
• La décision budgétaire exige des chiffres : la direction ou les investisseurs veulent la précision et le coût de fonctionnement noir sur blanc avant d'approuver un projet plus important.
• Plusieurs approches sont possibles : prompting, recherche documentaire (RAG), fine-tuning ou agent avec outils, et vous ne voulez pas parier sur la mauvaise.
• L'approche est nouvelle pour votre équipe, comme un agent qui agit dans vos systèmes ou un modèle qui reproduit un style précis.

Vous n'avez probablement pas besoin d'un POC lorsque la tâche est bien comprise et peu risquée, comme résumer des échanges de support ou rédiger des textes à partir de données structurées. Dans ce cas, commencez directement le développement avec une intégration IA. Et si vous avez plusieurs idées concurrentes sans premier candidat évident, commencez par un conseil en IA pour les classer, ou par un audit IA si la question est de savoir où l'IA a sa place dans un produit existant.

Comment se déroule notre preuve de concept IA, semaine par semaine

Nous menons chaque POC comme un AI Sprint au périmètre fixe : une question, une équipe, 4 semaines maximum, un prix. Lorsque la question est étroite, la réponse go ou no-go est généralement prête en 2 semaines environ, et le temps restant transforme le prototype en pilote que votre équipe peut essayer.

Le seuil de réussite est convenu avant le démarrage, par exemple "au moins 90 % des champs extraits corrects sur le jeu d'évaluation" ou "un responsable support accepte 8 réponses rédigées sur 10 sans modification". Le fixer dès le départ garde le résultat honnête des deux côtés.

Ce que vous obtenez à la fin d'un POC IA

• Le code du prototype fonctionnel dans votre dépôt, écrit pour que son cœur puisse être repris dans un développement de production.
• Le jeu d'évaluation : vos exemples réels avec les sorties attendues, plus un script qui note toute version future par rapport à lui.
• Un rapport de résultats : précision, schémas d'échec, latence, coût par requête, estimation du coût mensuel et modèles comparés.
• Une note d'architecture pour la version de production : flux de données, garde-fous, points d'intégration et risques ouverts.
• Une recommandation go ou no-go et, en cas de go, un devis forfaitaire pour l'étape suivante.

Tout cela vous appartient, que vous poursuiviez avec nous ou non.

Exemples de ce que nous avons prototypé et développé

Nos preuves viennent des systèmes IA que nous avons construits pour nous-mêmes et pour nos clients, y compris des projets où la question difficile était de savoir si l'approche pouvait fonctionner tout court.

• AI Grief Companion : pour une startup américaine, nous avons développé l'ingestion de dix formats d'export de conversations, un fine-tuning LoRA sur Qwen2.5-7B pour reproduire la voix d'une personne précise, une mémoire RAG et un graphe de faits dans Neo4j. Le prompting seul ne permettait pas de reproduire cette voix ; c'est exactement le type de question qu'un POC tranche tôt.
• Prototype d'essaim de drones autonomes : notre propre R&D, qui transforme les données satellite Sentinel-2 en diagnostics et en tâches par zone, pris en charge par une flotte sans répartiteur.
• AI Resume Master : notre propre SaaS IA sur l'API OpenAI, développé en trois mois environ, qui a atteint 50 000 utilisateurs actifs mensuels.

Comment éviter qu'un POC devienne une démo qui ne sort jamais

La plupart des pilotes IA qui s'enlisent le font pour des raisons prévisibles : ils ont été testés sur des exemples propres, personne n'a défini ce que voulait dire réussir, ou le coût de fonctionnement a été découvert après le lancement. Nous prévenons chacun de ces écueils.

• Uniquement des entrées réelles. Le jeu d'évaluation provient de vos vrais documents, tickets ou enregistrements, y compris les plus difficiles.
• Un seuil convenu à l'avance. Le POC réussit ou échoue par rapport à un chiffre fixé avant la première ligne de code.
• Un coût mesuré, pas deviné. Chaque appel est journalisé avec son nombre de tokens, de sorte que l'estimation mensuelle repose sur des mesures.
• Un code pensé pour la production. Les appels au modèle passent par le serveur, derrière une abstraction du fournisseur : passer d'OpenAI à Claude ou à un modèle ouvert est une question de configuration, pas une réécriture.
• Une personne qui juge la qualité. Quelqu'un de votre côté, qui sait à quoi ressemble une bonne réponse, relit les sorties chaque semaine.

Combien coûte une preuve de concept IA ?

10 000 USD à prix fixe, pour 4 semaines maximum, sous la forme d'un AI Sprint. Ce prix comprend le cadrage, la préparation des données du jeu d'évaluation, le développement du prototype, la comparaison des modèles, le pilote, le rapport et un appel de passation. L'usage des modèles et de l'hébergement pendant le POC est réglé directement par vous et reste généralement faible ; nous l'estimons dès le départ.

Si le résultat est go, l'étape suivante est soit de nouveaux sprints au même prix fixe, soit un devis forfaitaire pour le développement complet. Un MVP IA fonctionnel après un POC réussi prend généralement 8 à 14 semaines ; consultez notre page développement de produits IA. Notre guide du développement IA au forfait explique comment nous gardons les projets IA dans un budget fixe.

Pourquoi mener votre POC IA avec nous

• Des ingénieurs, pas des présentateurs. Les ingénieurs seniors qui mènent le POC sont ceux qui développeraient la version de production.
• Neutres vis-à-vis des modèles. Nous testons OpenAI, Anthropic Claude et des modèles ouverts sur vos données et choisissons sur la base des résultats mesurés.
• Rapides sans sacrifier la mesure. Des ingénieurs seniors travaillant avec des agents de codage IA avancent vite ; l'évaluation tourne quand même sur des données réelles.
• Des conclusions honnêtes. Un no-go clair est un résultat valable, et nous le présentons comme tel.

Lytvynov Production a été fondée en 2020 à Dnipro, en Ukraine, et affiche une note de 5,0 sur Upwork avec 100 % de Job Success.

Prochaine étape

Décrivez la tâche et envoyez-nous quelques exemples réels. En 30 minutes d'appel, nous vous dirons si un POC est la bonne étape, quel devrait être le seuil de réussite et de quelles données nous avons besoin. Contactez-nous pour réserver l'appel.