Le processus avant l'automatisation
N'automatisez pas un processus flou ; rendez d'abord visibles les décisions et les exceptions.
Dessinez le déclencheur, les entrées, les transformations, les décisions, les actions, les systèmes et les temps d'attente. Notez où se créent la valeur et les pertes de transfert.
Supprimez les étapes inutiles avant la technologie. Mesurez la variation et les exceptions ; un processus instable nécessite d'abord une standardisation ou une assistance limitée.
Choisissez ensuite le niveau de technique nécessaire. Avec un contexte source fourni manuellement, vous collez vous-même un texte approuvé dans le chat, comme la fiche de Noor. Avec le RAG (retrieval-augmented generation), un système recherche d’abord des extraits pertinents dans les sources et les utilise pour répondre ; contrôlez donc à la fois la sélection et la réponse.
Un agent peut choisir les étapes suivantes ou les outils dans les limites des autorisations accordées. MCP est un protocole permettant aux applications de proposer des outils et du contexte ; ce n’est en soi ni un agent ni une garantie de qualité. Ces concepts peuvent être combinés. Une connexion limitée à la lecture présente des risques différents de ceux d’une connexion qui envoie des messages.
- Déclencheur
- Entrée
- Décision
- Système
- Exception
- Temps d'attente
Les termes expliqués simplement
- État actuel / état visé
- La manière de travailler actuelle et celle qui est proposée.
- RAG
- Construire des réponses à partir d’extraits de sources qu’un système a d’abord recherchés.
- Agent
- Un système d’IA capable de choisir les étapes suivantes ou les outils pour réaliser un objectif, dans des limites définies.
- MCP
- Model Context Protocol : une manière standardisée de relier des outils et du contexte aux applications d’IA.
Un flux de factures ralentit en raison de limites d'approbation floues, et non en raison de la saisie de texte.
Modélisez [processus] tel quel et tel qu'il sera avec déclencheur, étapes, décisions, systèmes, temps d'attente, erreurs et exceptions. Supprimez le gaspillage avant l'IA.Dessinez le processus des brouillons de réponse de Noor. Pour le parcours de base, créez dix fiches de cas fictifs : quatre questions ordinaires sur un produit, deux sans source adaptée, deux avec des informations sources contradictoires, une avec une association à la question manquante et une avec un dépassement du délai d’attente. Parcourez chaque fiche sur papier et comptez les parcours. Critère de réussite : le déclencheur, le contrôle et la solution de repli sont identifiables, et les nombres concordent. Ce sont des simulations de conception, pas des cas observés en entreprise. L’observation réelle est une étape ultérieure avant une véritable mise en œuvre.
Source de cette leçon
OpenAI — Retrieval
Contexte technique de la recherche d’extraits pertinents dans les sources. Le parcours du cours utilise du texte fourni manuellement et ne nécessite pas cette API.
Vérifié le: 2026-09-08
OpenAI — MCP et connecteurs
Connexions aux services externes, outils et approbations ; explication conceptuelle, sans intégration obligatoire.
Vérifié le: 2026-09-08