Après avoir posé les bases d'une implémentation réussie, il est essentiel de se concentrer sur un chapitre complémentaire clé : garantir que votre solution répond efficacement aux besoins réels de vos utilisateurs 👪 Cela implique des actions à mener en amont, avant la mise en production, ainsi que des mesures post-release pour itérer et optimiser continuellement la qualité de votre produit IA.
Il y a un piège quand on développe une fonctionnalité IA : on fini souvent par vouloir chercher la perfection dans la qualité de l’output que peut délivrer l’IA. C’est à dire faire en sorte que l’IA délivre une réponse parfaite, sur toutes les demandes utilisateurs existantes. En visant ce type d’objectif, on fini par ne jamais sortir sa fonctionnalité.
Lors du lancement d'une V1, il n'est pas nécessaire d'attendre que vos 1 000 cas d'usage atteignent un taux de réussite de 99 % avant de passer en production, sauf si vous évoluez dans un domaine à haut risque, comme la banque ou la santé.
De nombreuses startups dans l’IA adoptent une approche différente en déployant la fonctionnalité sous forme de version "bêta" auprès d'un groupe d'utilisateurs ciblés.
En procédant ainsi, elles obtiennent rapidement des retours qualitatifs grâce à un grand nombre d’utilisations concrètes. Opter pour une version Beta plutôt que pour une V1 officielle permet d’avoir des feedbacks encore plus riches, d’identifier les problématiques dissimulées et d’optimiser l’expérience de manière plus efficace.
<aside>
Fanny Guélin, Product Manager chez Mirakl, a notamment mis en avant leur stratégie de déploiement rapide d'une version bêta pour leur IA dédiée au traitement des données d'import des fiches produits des marchands. Cette approche répondait à plusieurs objectifs :
Atteindre la perfection absolue dans les réponses générées par l'intelligence artificielle relève d'un défi à la fois complexe et souvent irréalisable. L'univers du prompt engineering s'apparente à un épais brouillard, rendant difficile l'estimation précise du temps nécessaire pour parvenir à une qualité irréprochable.
Au lieu de passer un temps infini à atteindre un idéal inaccessible, il est judicieux de définir des objectifs concrets et mesurables — tels que la réduction du taux d'erreur ou l'amélioration du taux de succès des réponses fournies par votre IA. Cette approche vous permettra d'évaluer de manière tangible vos progrès.
<aside>
Lors de la première version de notre assistant de création vidéo par IA, nous avions constaté que certaines vidéos intégraient occasionnellement des médias non pertinents. Pour remédier à cela, nous avons affiné notre algorithme en vérifiant systématiquement, à chaque itération, la diminution du taux d'erreur. À un certain stade, nous avons fixé pour objectif d’atteindre un taux d'erreur de X % (plutôt que zéro) afin de définir précisément la limite au-delà de laquelle nous n’investirions plus de temps dans l’optimisation. Aujourd’hui, après de nombreuses itérations, nous sommes satisfaits d’avoir obtenu un taux d'erreur très bas.
(Capture d'écran : Au tout début de la première version bêta, voici un extrait du cahier de suivi qui permettait de comparer le taux d'erreur des médias non pertinents entre les différents algorithmes de notre assistant de création vidéo par IA.)
</aside>
Les produits d'IA présentent des défis en termes d'adoption, car ils introduisent de nouvelles habitudes et méthodes de travail. Il est essentiel que l'utilisateur comprenne clairement ce qui est réalisable, ainsi que les bonnes pratiques à suivre pour obtenir des résultats optimaux. Plusieurs modèles UI/UX ont été développés pour faciliter cette compréhension et guider l'utilisateur dans l'exploitation des produits d'IA.