Ce que nous avons appris en concevant et en faisant fonctionner l’IA, les données et nos projets, pour nous-mêmes et pour nos clients, à Maurice, en Afrique du Sud et sur le reste du continent. Écrit par celles et ceux qui ont fait le travail.
On dit des entreprises implantées à la fois à Maurice et en Afrique du Sud qu’elles ont deux bureaux. La description utile est ailleurs : ce que chaque base apporte à une initiative dans un autre pays africain, et ce que le partenaire sur place en retire.
Lire l’article →La plupart des politiques informatiques disent ce qui devrait se passer. Un auditeur a besoin de savoir qui fait quoi, à quelle fréquence, et quelle preuve cela laisse. Réécrire nos politiques sous cette forme a changé bien plus que leur présentation.
Dernier de trois articles. Un processus peut devenir spectaculairement plus rapide sans que l’entreprise avance vraiment. Le chiffre le plus modeste impressionnait beaucoup moins et servait beaucoup plus.
Un document de contrôle rédigé à partir de bonnes intentions décrit une organisation mieux gérée que la réalité. La relecture qui compte le plus est celle des personnes qui administrent les systèmes.
Pour de nombreux fournisseurs de l’automobile, un label TISAX est une condition pour pouvoir commercer. Ce qu’a révélé un état des lieux de préparation, et pourquoi l’écart se situe généralement entre un contrôle conçu et un contrôle effectivement activé.
Deuxième volet sur trois. Nous avons comparé ce que nous avions produit à ce qui nous avait réellement été demandé. Une grande part ne correspondait à aucune question, et cela a changé notre façon de choisir sur quoi travailler.
Premier volet d’une série de trois. Nous pensions que produire davantage créerait davantage de valeur. Mesurer les résultats et non l’activité a changé ce que nous pensions, et la principale leçon s’est révélée ne pas concerner l’IA.
La SARS a soumis à consultation un modèle de TVA numérique. Ce n’est pas une obligation et aucune date n’est confirmée, mais l’orientation est assez nette pour que la finance et l’informatique s’y penchent dès maintenant, sans attendre 2029.
Demandez pourquoi un programme d’IA s’est enlisé, et la réponse sera technique. En dessous, il y a généralement une question que personne n’avait correctement formulée, et dont personne n’attendait la réponse.
Il y a un an, les conseils d’administration parlaient de cas d’usage et de preuves de concept. La question posée aujourd’hui est plus difficile, et les études montrent que la plupart des organisations n’y ont pas encore répondu.
Les produits de bien-être regorgent de chiffres impressionnants. La plupart mesurent la façon dont les gens se perçoivent. Cela mérite d’être mesuré, à condition que chacun sache clairement que c’est cela qui est mesuré.
La plupart des initiatives d’IA s’arrêtent au pilote. En général, le modèle n’y est pour rien : c’est que rien ne relie un résultat produit par l’IA à une décision dont quelqu’un accepte de répondre.
Des normes appliquées de la même façon sur chaque mission, c’est ce qui permet à une petite équipe de développement de garder son rythme au-delà du premier mois. Voici ce que cela donne en pratique.
L’IA change le rythme auquel le travail de livraison est produit. Elle ne change rien à la question de savoir qui en répond. C’est la place de cette ligne qui fait d’une livraison assistée par l’IA un avantage ou un risque.
Dans une application de bien-être, les gens notent des choses qu’ils cacheraient à presque tout le monde. Pour UMOYA Zone, nous sommes partis du principe que les données personnelles les plus sûres sont celles que nous ne détenons jamais.
Le débat « construire ou acheter » traite un problème de séquencement comme un problème de propriété. La meilleure question est de savoir quelles parties de votre système vous voudrez encore maîtriser dans cinq ans.
Les données non structurées sont la moitié la plus difficile du retrait d’une ancienne plateforme. Quand les documents sont au cœur du travail quotidien, l’objectif est une migration que les utilisateurs ne remarquent jamais, et le risque se loge ailleurs que dans le code.
L’essentiel de notre travail consiste à construire des logiciels qui appartiennent à un client. UMOYA Zone est différent. C’est une coentreprise, et être copropriétaire d’un produit nous a appris des choses que le travail pour des clients n’enseigne pas.
L’assistance de l’IA a eu sur nos projets un effet que nous n’attendions pas. Elle a creusé l’écart entre le travail bâti sur une base éprouvée et le travail parti de rien.
Tous les grands clouds disposent désormais d’infrastructures en Afrique du Sud. Cela ne signifie pas que votre IA s’exécute ici, et cette différence est la première chose que vérifie un acheteur sérieux dans la région.
Quand un investisseur regarde sous le capot d’une plateforme en croissance, les questions portent sur les identifiants, les données et la réalité des corrections. Ce que nous avons appris en menant une due diligence technique de la première revue jusqu’à la remédiation vérifiée.
La première correction de notre démarche IA n’avait rien à voir avec l’IA. Le savoir d’une organisation est généralement dispersé, non daté et contradictoire, et un modèle qui s’en nourrit répondra avec assurance, et à tort.
En début d’année, nous pouvions décrire tout ce que nous avions construit avec l’IA, et presque rien de ce que cela avait changé. Voici le premier article d’une série sur ce que nous avons fait pour y remédier.
Numériser une procédure réglementée du secteur public est avant tout une affaire de règles et d’accord entre institutions. Le logiciel est la partie qui se déroule comme prévu.
Un CRM qui n’est plus supporté coûte cher à conserver et il est risqué de l’éteindre, car dix ans d’historique client y sont stockés. La solution que nous avons retenue conserve l’historique et retire l’application.
Si l’une d’elles rejoint un problème sur lequel vous travaillez, nous préférons en discuter avec vous plutôt que vous envoyer une brochure.