Les projets d’IA échouent rarement sur le modèle — ils échouent sur des erreurs évitables. Voici les plus fréquentes, et comment les éviter.

Les erreurs à éviter

  1. Commencer par l’outil au lieu du problème business. Commencez par le pourquoi.
  2. Négliger les données : la préparation est le vrai chantier (voyez Comment préparer vos données pour l’IA).
  3. Oublier l’adoption : une solution non utilisée ne vaut rien (voyez Comment réussir la conduite du changement).
  4. Sous-estimer la conformité (RGPD, AI Act) : risques juridiques évitables.
  5. S’enfermer chez un fournisseur : limite l’évolution (voyez Comment éviter l’enfermement propriétaire).

Où se situe osFoundry

osFoundry est une couche d’orchestration agnostique avec auto-hébergement (BYO Cloud) et usage de modèles à résidence UE (par exemple Mistral). dgm est un partenaire d’intégration indépendant qui met en œuvre osFoundry.

Comment dgm vous aide

dgm part du problème business, prépare les données, intègre l’adoption et la conformité, et privilégie des outils agnostiques — à partir d’un diagnostic à 399 €. Voyez aussi Gestion des risques liés à l’IA pour les PME.