Les POC IA échouent à passer en production pour plusieurs raisons : données de démonstration non représentatives, utilisateurs finaux absents du développement, architecture non pensée pour l’intégration, et absence de plan d’adoption. SYD conçoit chaque projet pour aller jusqu’en production : architecture scalable, tests utilisateurs réels, formation intégrée et stratégie d’adoption dès le cadrage.

Le Machine Learning prédit, classifie ou recommande à partir de données structurées — sobre, robuste et éprouvé. Le Deep Learning interprète des données non structurées (images, sons, textes complexes). L’IA générative crée, synthétise et dialogue en langage naturel. Les agents IA agissent de façon autonome en enchaînant des tâches. Ces briques se combinent selon les besoins. SYD choisit la bonne brique — sans surdimensionner.

L’EROI mesure l’impact environnemental d’un projet IA : consommation énergétique des modèles, empreinte carbone des infrastructures, coût de l’entraînement et des inférences. Un LLM généraliste consomme massivement plus qu’un modèle adapté au besoin. SYD estime systématiquement l’EROI en plus du ROI économique, et privilégie des architectures sobres — modèles SLM ou ML quand le besoin le permet.

Pour réduire les hallucinations : utiliser des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui ancrent les réponses dans vos données réelles, mettre en place des tests systématiques d’hallucination à chaque sprint, instaurer une supervision humaine sur les décisions à fort impact, et monitorer les dérives du modèle en production. SYD intègre ces tests comme étape obligatoire — pas une option.