1. Définir l’objectif et le périmètre

Question clé : “Quel problème concret mon IA doit-elle résoudre ?”

🔎 Checklist :

• Problème cible : Réduction des requêtes redondantes ? Classification de données ?
• Public : Clients internes, grand public, secteur spécialisé ?
• Fonctionnalités prioritaires :
  • Dialogue naturel (NLP)
  • Analyse prédictive
  • Traitement d’images

💡 Exemple : Un chatbot e‑commerce qui :

• Répond aux questions sur les livraisons (80 % des requêtes)
• Redirige vers un humain pour les cas complexes

2. Collecter et préparer les données

“Garbage in, garbage out” : La qualité des données détermine la performance du modèle.

 Types de données nécessaires :

⚠️ Pièges à éviter :

• Données non représentatives
• Biais dans les annotations
• Fuites de données entre jeux d’entraînement/test

3. Choisir l’architecture technique

Arbre de décision pour sélectionner l’approche :

 Stack technique recommandée :

• Débutants : Dialogflow + Python (scikit‑learn)
• Experts : Transformers (Hugging Face) + FastAPI
• Scale : Kubernetes + TensorFlow Serving

4. Entraînement et évaluation

Métriques incontournables :

• Précision / Rappel (classification)
• BLEU Score (génération de texte)
• Latence (temps de réponse)

Optimisation :

• Augmentation de données (data augmentation)
• Fine‑tuning de modèles pré-entraînés (BERT, GPT-3.5)
• A/B testing des hyperparamètres

5. Intégration et déploiement

Workflow type :

1. Export du modèle → format ONNX/PMML
2. API sécurisée (JWT, rate limiting)
3. Interface utilisateur (Chat UI via Streamlit)

🔧 Outils DevOps :

• Conteneurisation : Docker
• Orchestration : Kubernetes
• Monitoring : Prometheus + Grafana

6. Maintenance et amélioration continue

KPI à suivre :

• Taux de résolution automatique
• Satisfaction utilisateur (CSAT)
• Dérive des données (data drift)

Boucle d’amélioration : Utilisateurs → Feedback → Nouvelles données → Ré-entraînement → Déploiement