Un POC IA utile commence par une décision : quel gain doit-il prouver, et à quel prix ?
Robinswood cadre les POC IA pour éviter les prototypes séduisants mais non industrialisables : objectif mesurable, données disponibles, sponsor, risques et budget minimum.
- critère de succès mesurable et non vanity metric ;
- périmètre données, outils et responsabilités ;
- risques sécurité, conformité, adoption et maintenance ;
30 minutes
Première décision : POC, diagnostic ou no-go.
En 30 minutes, nous vérifions si le POC est finançable, mesurable et industrialisable. Si le sujet relève d’abord d’un flux ou d’un cadrage, nous réorientons.
Qualification rapide
- Réponse humaine sous 24–48h ouvrées
- Pas de vente d’outil avant diagnostic
- Formulaire court, contexte suffisant
Filtre de pertinence
Cette page est volontairement filtrante : un POC IA doit être sponsorisé, mesurable et finançable.
Flow Review · entrée qualifiée
Qualifier un POC IA entreprise
Décrivez le cas d’usage, le sponsor, les données et le budget envisagé : nous revenons avec un premier avis go/no-go sous 24–48h.
Demander un avis POC IA
5 champs. Objectif : éviter les POC gadgets et vérifier si le minimum 30k€ est justifié.
Le cadrage POC est utile si
- un prototype IA est demandé par la direction ou un métier ;
- le succès du POC n’est pas mesuré par un indicateur opérationnel ;
- les données nécessaires ne sont pas clairement accessibles ;
- le budget est discuté mais le périmètre reste mouvant ;
- vous voulez éviter un démonstrateur qui ne passera jamais en production.
Ce que nous cadrons avant prototype
- critère de succès mesurable et non vanity metric ;
- périmètre données, outils et responsabilités ;
- risques sécurité, conformité, adoption et maintenance ;
- plan POC 30–90 jours avec décision go/no-go.
Pour qui
- PME/ETI avec sponsor et budget POC minimum 30k€ ;
- directions qui veulent prouver un gain avant industrialisation ;
- DSI/métiers qui doivent cadrer les risques avant prototype.
Preuve terrain
Un POC sans critère de succès devient une démo
Sur un sujet d’assistance métier, le POC n’a été lancé qu’après clarification du flux cible, des données autorisées et du délai à réduire. Le prototype a ainsi testé une décision opérationnelle, pas une performance de modèle abstraite.