Preuves d'expérimentation IA

Développements et algorithmes

• Conception et développement de solutions d'IA sur mesure (choix technologiques et algorithmiques : machine learning, deep learning, NLP, computer vision, IA génératives, IA agentique, etc.).
• Paramétrage, entraînement et optimisation des modèles (fine-tuning, spécialisation via RAG, réglages hyperparamétriques, validation croisée, mesures d'overfitting, etc.).

Données et environnement de test

• Préparation et intégration des jeux de données : structuration, collecte, importation, nettoyage, anonymisation et transformation des données pour l'expérimentation.
• Mise en place d'un environnement de test/reprodutibilité pour l'exécution des essais (environnements, versions logicielles, conteneurs ou machines virtuelles si nécessaire).

Mesure de performance et indicateurs

• Définition et mise en œuvre d'indicateurs de performance (KPIs) alignés sur les besoins métiers.
• Conception de protocoles d'évaluation expérimentale : jeux de tests, métriques (précision, rappel, F1, AUC, latence, coût calculatoire), rapports d'erreurs et analyse des écarts.

Livrables et documentation

• Plan d'implémentation du POC (architecture proposée, objectifs, paramètres, KPIs, risques et organisation projet).
• Rapports d'avancement intermédiaires et rapport final détaillant les résultats, démonstrations, bilan ROI et préconisations pour une phase d'industrialisation.
• Documentation technique exhaustive : description des algorithmes, paramètres, jeux de données utilisés, procédures d'entraînement, scripts d'évaluation et recommandations pour la mise en production.
• Processus d'acceptation des livrables avec possibilités de corrections (délai de correction court indiqué pour les non-conformités).

Organisation, suivi et exigences opérationnelles

• Plan d'équipe et répartition des responsabilités (profils, CV, répartition en jours/homme).
• Engagements opérationnels : disponibilités, respect des niveaux de service, traçabilité et confidentialité des données.

Exclusions

• Ne comprend pas l'industrialisation ou la mise en production, ni le déploiement à grande échelle.
• Ne comprend pas la conception UX détaillée, ni la maintenance ou le support post-livraison.