Pourquoi un modèle d’IA ne s’implémente jamais deux fois de la même façon
Depuis 2020, uh!ive a déployé son modèle d’IA dans plus de dix secteurs. Une réalité s’impose : aucune implémentation ne ressemble à une autre.
Partout, les enjeux sont similaires — fidélisation, réduction du churn, amélioration du parcours client. Mais si l’IA n’est pas pensée sur-mesure dès le départ, les premières incohérences suffisent à casser l’adoption.
Résultat : un investissement important pour un outil que les équipes n’utilisent pas.
Voici trois conseils pour éviter cet écueil et assurer une adoption durable de votre IA.
- Travaillez à partir de vos données réelles
Oubliez le cas d’usage générique. La performance du modèle dépend du niveau de granularité propre à vos flux. - Impliquez les équipes métiers dès la conception
Sans alignement sur leurs besoins réels, il n’y aura jamais d’usage durable — même avec la meilleure technologie du marché. - Choisissez une IA contextuelle
Votre secteur, vos terminologies, vos contraintes : le modèle doit intégrer tout cela pour produire des insights fiables.
Ce qui fait l’efficacité d’un modèle d’IA n’est ni son interface ni la rapidité du déploiement.
C’est sa capacité à comprendre votre terrain.
