Toutes les équipes produit se posent maintenant la question "où ajouter de l'IA ?". La réponse honnête : la majorité des fonctionnalités n'en ont pas besoin. Mais quelques cas d'usage précis apportent une valeur disproportionnée. L'objectif est d'identifier ces cas et d'intégrer proprement.

Où l'IA apporte vraiment de la valeur

• ✓Interfaces en langage naturel : recherche, Q&A, résumé de documents
• ✓Génération de contenu : brouillons, descriptions, suggestions de code
• ✓Classification et routage : catégorisation de tickets support, détection d'anomalies
• ✓Personnalisation : moteurs de recommandation, interfaces adaptatives

Patterns d'intégration

Trois patterns d'intégration courants : (1) IA comme microservice,encapsuler le modèle dans sa propre API, l'appeler depuis le backend existant. Séparation propre. (2) IA en arrière-plan,déclencher des jobs IA de façon asynchrone via une queue (pas de latence dans le chemin critique). (3) IA en edge,pour l'inférence à faible latence, exécuter des modèles plus petits plus près de l'utilisateur.

Réalité du coût et de la latence

• ✓Les appels LLM coûtent de l'argent à l'échelle,mettre en cache les réponses aux requêtes répétées
• ✓Latence : un appel GPT-4 prend 1–5 secondes. Concevoir l'UX pour gérer les réponses async
• ✓Fallbacks : toujours avoir un fallback non-IA quand le modèle échoue ou timeout
• ✓Monitorer : suivre séparément la consommation de tokens, la latence et la satisfaction utilisateur

Commencer petit : ajouter l'IA sur une fonctionnalité bien définie, mesurer l'impact, puis élargir. Une fonctionnalité IA ciblée que les utilisateurs adoptent vaut mieux qu'une refonte IA ambitieuse qui sort six mois en retard.