Partir du problème
Une technologie ne constitue pas un objectif de gestion. Pour une automatisation, préciser la tâche, la fréquence, les exceptions, les données et les critères de succès. L’automatisation de tâches répétitives peut réduire certains délais, mais une interface modifiée ou une exception non prévue peut interrompre le traitement.
Analyse de données et IA
Un modèle apprend ou exploite des régularités dans des données ; ses résultats dépendent de leur qualité et du contexte. Une IA générative peut produire une réponse plausible mais inexacte. Une vérification adaptée à l’enjeu, la protection des données et la responsabilité de la décision restent nécessaires. Un taux de réussite global peut masquer des erreurs concentrées sur une catégorie.
Registres distribués
Une chaîne de blocs organise des enregistrements selon des mécanismes de validation et de liaison. Elle peut contribuer à la traçabilité d’un enregistrement, mais ne démontre pas que l’information initiale était vraie. Il faut examiner les acteurs, les droits, les règles de validation et la correction des erreurs avant de comparer avec une base centralisée.
Décider d’un essai
Comparer bénéfice attendu, coût total, dépendances, exposition des données et capacité de contrôle. Un prototype limité avec des données appropriées et des critères établis à l’avance peut éclairer la décision. Le passage à grande échelle exige de traiter supervision, continuité et compétences, au-delà du résultat d’une démonstration.