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Analyses, points de vue et repères pour comprendre la vision d'Adilian : fiabiliser avant d'automatiser.
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Vision
Fiabiliser avant d'automatiser
Pourquoi la qualité des actifs internes devient la condition de confiance des automatisations IA.
Industrialisation IA
Pourquoi les projets IA restent bloqués au POC
Les limites du passage à l'échelle : qualité des données, gouvernance, risque, coûts et valeur métier.
IA et connaissance
Contexte propriétaire, RAG et agents IA
Pourquoi les modèles d'IA ont besoin de sources internes fiables, contrôlées et gouvernées.
Data quality
Data quality et IA
Pourquoi les référentiels métiers fiables deviennent une fondation des projets IA, analytics et transformation SI.
Connaissance applicative
Connaissance applicative et modernisation
Pourquoi le code ne suffit pas à comprendre un système critique : règles, décisions, dépendances et expertise humaine.
Équipes techniques
Context engineering pour les équipes techniques
Comment les équipes techniques passent du prompt individuel au contexte partagé, structuré et gouverné.