Ce qu'on observe sur le terrain. Ce qu'on déconseille activement. Ce qu'on teste avant de le recommander. Pas de buzzword, pas de générique IA — du concret, opinionné, applicable.
Cas concrets : opt-out d'entraînement, hébergement souverain, traçabilité des prompts. Les points à documenter dès le cadrage.
Les classements de modèles changent tous les mois. Pour votre activité, ce n'est pas le score MMLU qui compte — c'est la stack de validation autour.
Diluer le budget IA sur 12 cas d'usage à la fois est la garantie de ne livrer aucun ROI. Voici comment on priorise — et pourquoi 80 % des projets IA échouent en 2026.
