Automatiser, connecter ou analyser selon le besoin

Non. Beaucoup d’automatisations utiles reposent sur des règles claires : synchroniser une information, créer une fiche, envoyer une notification ou changer un statut.

Une automatisation classique suit des règles déterminées à l’avance. Un agent IA peut interpréter une demande formulée naturellement, rechercher du contexte et choisir parmi des outils autorisés. Il demande donc un cadrage spécifique des sources, des droits et des validations.

Lorsqu’une tâche doit être apprise à partir d’exemples, par exemple classer, détecter, segmenter ou estimer, et que les données disponibles permettent de mesurer sérieusement le résultat.

Oui lorsque des API, exports ou accès techniques adaptés sont disponibles. L’existant est analysé afin de déterminer ce qui peut être conservé, connecté ou remplacé progressivement.

Pas nécessairement. Le choix dépend de la tâche, de la sensibilité des données et des solutions disponibles. Les données transmises, leur finalité et les alternatives doivent être examinées avant la mise en place.

Oui. Une automatisation ou un agent peut préparer une action puis demander une confirmation avant de l’exécuter. Le niveau de contrôle est défini selon le risque et le contexte.

Non. Un prototype sert à tester la faisabilité, mesurer les premières performances et identifier les limites. Un usage réel demande ensuite des validations, une intégration et un suivi adaptés.

Non. Il est possible de développer autour de l’existant, connecter seulement certaines parties ou organiser une transition progressive lorsque cela est techniquement pertinent.