IA à l'UdN : ce qu'on peut faire, ce qu'on ne peut pas faire
# IA à l'UdN : ce qu'on peut faire, ce qu'on ne peut pas faire
> Document de cadrage pour l'équipe — pour comprendre ce qu'une IA sur notre propre serveur sait faire, ce qui nécessite une IA externe (type Claude), et ce que ça coûte.
## Les deux mondes de l'IA (à comprendre d'abord)
Il existe deux familles d'IA très différentes, et le choix entre les deux dépend de **deux critères** : la sensibilité des données, et la complexité de la tâche.
**1. L'IA sur notre serveur (auto-hébergée — Ollama, Whisper)**
- **Avantage** : souveraine. Nos données ne sortent jamais de nos machines. Idéal pour tout ce qui est confidentiel (gouvernance de nos clients, conflits, données personnelles).
- **Limite** : c'est un « petit » modèle (7-8 milliards de paramètres). Il fait bien les tâches simples et cadrées, mais se perd sur le raisonnement complexe. Il est aussi plus lent (quelques dizaines de secondes par réponse).
- **Bon pour** : transcrire, résumer, reformuler, des tâches répétitives et cadrées.
**2. L'IA externe / cloud (type Claude, ChatGPT)**
- **Avantage** : très puissante (des centaines de milliards de paramètres). Excellente sur le raisonnement complexe, la rédaction élaborée, les tâches multi-étapes.
- **Limite** : nos données transitent chez le fournisseur (souvent américain). À éviter pour le très sensible, ou alors en anonymisant d'abord.
- **Bon pour** : le travail cognitif complexe, la rédaction fine, l'analyse poussée.
**La règle simple :**
- Donnée sensible + tâche simple → **notre serveur**.
- Tâche complexe + besoin de qualité → **IA externe** (en anonymisant si sensible).
**Point important à retenir** : notre IA locale n'« apprend » pas toute seule de nos échanges. Elle s'améliore parce que **nous** enrichissons sa base de connaissances (nos méthodes, nos exemples) au fil du temps. Le « de mieux en mieux » est piloté par nous, pas automatique.
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## Vos exemples, classés
Légende : 🟢 notre serveur (souverain) · 🔵 IA externe recommandée (qualité) · 🟠 l'humain reste indispensable
| Cas d'usage | Où ? | Commentaire honnête |
|---|---|---|
| **Transcrire une réunion d'1h** | 🟢 Notre serveur | Whisper le fait très bien, en souverain. Une relecture humaine reste utile (noms propres, acronymes mal transcrits). |
| **Synthèse d'une transcription de réunion** | 🟢 Notre serveur (correct) / 🔵 pour une synthèse fine | Résumé basique : notre IA suffit. Synthèse nuancée qui capte les vrais enjeux : l'IA externe est bien meilleure. |
| **Produire un déroulé de réunion (3h à 1 journée)** | 🔵 IA externe | Faisable en local mais générique. Un bon déroulé demande du raisonnement et de la finesse → IA externe. Et **votre expertise de facilitation reste le cœur** — l'IA propose une trame, vous la faites vivre. 🟠 |
| **Proposer des questions (6 chapeaux de De Bono)** | 🟢 Notre serveur | Tâche cadrée et méthodique, bien adaptée à une IA locale, surtout avec nos exemples en base (RAG). |
| **À partir de notes, imaginer un séminaire d'une journée** | 🔵 IA externe | Conception créative multi-étapes → un gros modèle est nettement meilleur. L'IA locale donnerait un canevas plat. |
| **Répondre à une offre (cahier des charges + réunion de qualif)** | 🔵 IA externe | Tâche complexe (comprendre un besoin, argumenter, structurer). Données parfois sensibles → anonymiser ou traiter le non-sensible. C'est typiquement ce qu'on fait déjà avec Claude. |
| **Document de proposition commerciale avec notre charte graphique** | 🔵 IA externe (texte) + 🟠 mise en forme | L'IA rédige le contenu ; la charte graphique se gère avec vos outils de mise en page (l'IA ne « pose » pas une charte graphique complexe seule). |
| **Retrouver des infos dans nos documents** (« a-t-on déjà bossé sur les tiers-lieux ? qu'a-t-on fait ? ») | 🟢 Notre serveur (RAG) | **Cas idéal pour le RAG local** : indexer nos livrables/comptes-rendus, et interroger en souverain. Très utile et faisable chez nous. |
| **Synthèse de nos accompagnements à partir des livrables** | 🟢 Notre serveur (RAG) / 🔵 pour une analyse fine | Retrouver et résumer : local. Tirer une analyse transversale profonde : IA externe. |
| **Retours d'expérience (REX) à partir de nos documents** | 🟢 Notre serveur (RAG) | Souverain (données internes), et c'est un usage par lots où la lenteur du local n'est pas gênante. |
| **Rapport de séminaire à partir de photos** (post-its, tableaux) | 🔵 IA externe | Lire des photos (post-its manuscrits, affiches) demande une IA « multimodale » puissante. Les petits modèles locaux lisent mal les images. → IA externe. |
| **Webinaires (≈50 vidéos) → extraire l'essentiel, faire des shorts / slides réseaux** | 🔵🟠 Mixte, gros chantier | Transcription : 🟢 local. Extraction des moments forts + rédaction des posts : 🔵 externe. Montage des shorts + création des visuels : 🟠 **outils dédiés + humain** (l'IA ne monte pas une vidéo attractive seule). Projet réaliste mais en plusieurs briques. |
| **Imaginer ET mettre en œuvre un plan de com** | 🔵 pour imaginer / 🟠 pour mettre en œuvre | L'IA aide à *concevoir* un plan. La *mise en œuvre* (publier, animer, ajuster) reste un travail humain + outils. Attention à ne pas attendre une automatisation complète. |
| **Image de synthèse / facilitation graphique à partir d'un audio** | 🟠 Très limité aujourd'hui | Honnêtement, transformer un audio de réunion en une vraie facilitation graphique de qualité, **aucune IA ne le fait bien** aujourd'hui. On peut extraire des idées clés (🟢/🔵) et éventuellement générer des visuels basiques, mais la facilitation graphique reste un savoir-faire humain. Attente à tempérer. |
| **Lire mes mails, préparer des réponses, tâches agentiques complexes** | 🔵 IA externe uniquement | **Hors de portée de l'IA locale.** Ça demande un modèle très puissant et des capacités d'agent. → Claude ou équivalent. |
| **« Lire les dynamiques collectives, ce qui se joue »** | 🟠 Reste humain | L'IA peut repérer des *signaux de surface* (temps de parole, thèmes récurrents, tensions lexicales) comme **support** à votre analyse. Mais « ce qui se joue » dans un collectif — le non-dit, l'énergie, le relationnel — reste **votre expertise**. À utiliser comme aide au repérage, jamais comme verdict. |
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## Quelques cas d'usage supplémentaires qui pourraient vous être utiles
| Cas d'usage | Où ? | Intérêt pour nous |
|---|---|---|
| **Traduire des documents** (FR ↔ EN…) | 🟢 Notre serveur | Souverain, correct pour des traductions de travail. |
| **Préparer un compte-rendu selon NOTRE format** à partir d'un transcript | 🟢 Notre serveur (RAG) | En lui donnant nos modèles de CR, elle produit dans notre structure. Gain de temps réel. |
| **Générer des variantes** (reformuler une raison d'être, plusieurs formulations d'une redevabilité) | 🟢 Notre serveur | Tâche cadrée, adaptée au local. C'est déjà l'usage IA dans Rolebase. |
| **Anonymiser un document** avant de l'envoyer à une IA externe | 🟢 Notre serveur | Utile comme « sas » : le local retire les infos sensibles, puis on peut utiliser l'IA externe sans risque. |
| **Base de connaissances interne interrogeable** (toute notre doc méthodo) | 🟢 Notre serveur (RAG) | Un « moteur de recherche intelligent » sur nos savoirs UdN. Très structurant à terme. |
| **Brainstorming / idéation cadrée** (idées d'ice-breakers, de métaphores d'inclusion…) | 🟢 Notre serveur | Léger, souverain, dépanne bien. |
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## Combien ça coûte ?
Deux modèles économiques très différents.
### L'IA sur notre serveur (Ollama/Whisper) — coût FIXE
- On paye le **serveur** (VPS dédié IA : ~10-11€ HT/mois) + option snapshot/sauvegarde (~1,50€/mois).
- **Et c'est tout.** Que l'on fasse 10 ou 10 000 requêtes, le prix ne change pas. Le modèle est gratuit (open source).
- **≈ 12-15€/mois, tout compris, usage illimité, mutualisé pour toute l'équipe.**
- Soit **moins d'1€/personne/mois** pour 15 personnes. Imbattable — mais uniquement pour les tâches que l'IA locale sait faire.
### L'IA externe (Claude, etc.) — coût VARIABLE (à l'usage)
- Soit **par abonnement** (~20€/mois par personne pour un usage confortable),
- Soit **à la consommation** (API : on paye selon le volume traité — de quelques euros à bien plus selon l'intensité).
- Le coût est souvent **par utilisateur**, pas mutualisé.
### Comparaison
| | IA locale (notre serveur) | IA externe (cloud) |
|---|---|---|
| Coût | ~12-15€/mois fixe, **illimité** | ~20€/mois/pers (abo) ou variable (API) |
| Mutualisation | oui (un serveur pour tous) | souvent par personne |
| Données | **souveraines** | transitent chez le fournisseur |
| Qualité | correcte (tâches simples) | excellente (tâches complexes) |
| Vitesse | plus lente (CPU) | rapide |
### Le modèle réaliste pour l'UdN
Ce n'est pas « l'un OU l'autre », mais **les deux, selon l'usage** :
- **IA locale** pour le gros volume de tâches simples et sensibles (coût fixe mutualisé, très économique).
- **IA externe** pour le travail complexe de ceux qui en ont besoin (coût par personne, à réserver aux usages qui le justifient).
À noter : commencer petit (un VPS-3) permet de **tester les limites en conditions réelles** avant d'investir davantage. On augmente si le besoin se confirme.
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## Ce qu'il faut retenir (message clé pour l'équipe)
1. **Notre IA locale** est notre outil pour tout ce qui est **simple + sensible** : transcription, synthèses cadrées, recherche dans nos documents, reformulations. Elle protège nos données et celles de nos clients.
2. **L'IA externe (Claude)** reste nécessaire pour le **travail complexe** : conception créative, rédaction fine, réponses à des offres, analyse poussée. On l'utilise en anonymisant quand c'est sensible.
3. **L'humain reste au centre.** L'IA prépare, propose, dégrossit. Mais la facilitation, la lecture des dynamiques, la relation, le sens — c'est nous. L'IA est un **assistant**, pas un remplaçant de notre métier.
4. **Attention aux attentes** : certaines choses qu'on imagine « faciles pour une IA » (lire une facilitation graphique depuis un audio, comprendre finement un collectif) ne sont pas mûres. Mieux vaut viser des usages solides que d'être déçus.