AI Sprints

Un problème précis, un système testable, une décision fondée sur des preuves.

Un cycle court sur un périmètre décidé ensemble, avec des critères écrits avant de construire et une décision documentée.

En bref

Pour qui: Les équipes qui veulent tester une réponse à un problème précis.
Point de départ: Un besoin, des données et un résultat attendu.
Ce que vous obtenez: Une brique testable et une évaluation documentée.
Ce qui n'est pas livré: Un système en production à grande échelle, une promesse de délai fixe.
Comment on décide: Avec vos utilisateurs, contre les critères du cadrage.
Suite possible: Passer en production, corriger ou arrêter, et pourquoi.

Besoin, résultat attendu, données, critères de succès écrits avant de construire.

Une brique qui tourne sur vos cas réels.

Avec vos utilisateurs, contre les critères du cadrage.

Passer en production, corriger ou arrêter, et pourquoi.

Un démonstrateur, les critères d'évaluation, une synthèse des écarts, une décision et une suite.

La durée dépend du problème et se fixe au cadrage. Le sprint ne livre pas un système en production à grande échelle et ne promet pas de délai fixe.

Que faut-il préparer ?

Le besoin, les cas à tester, les données accessibles et les personnes qui évalueront le résultat.

Le passage en production est-il automatique ?

Il dépend des résultats des tests et de la décision prise avec vous.