1.Précision et Fiabilité

Capacité de l’IA à fournir des réponses précises et fiables basées sur des données juridiques actualisées, fréquence des erreurs ou des réponses incorrectes ou hallucination ; sourcing

2.UX/Confort d’Utilisation

Simplicité, intuitivité et esthétisme de l’interface,

3.Inclusivité

Adaptabilité de l’IA aux besoins des utilisateurs avec différentes persona métiers

4.Propriété Intellectuelle

Conformité aux lois sur les droits d’auteur, les brevets, et autres formes de propriété intellectuelle, licences…

5.Éthique Numérique

Clarté des algorithmes et des processus décisionnels de l’IA ; label organisme exy

6.Qualité/Confidentialité des Données

Conformité RGPD, Anonymisation des données sensibles.

7.Souveraineté des Données

Hébergement des données dans des infrastructures nationales ou contrôlées ; niveau de contrôle et d’indépendance par rapport aux fournisseurs de services étrangers.

8.Consommation de Données/Frugalité

Consommation ressources informatiques,  énergétique de l’IA

9.ROI 

Budget nécessaire pour l’installation initiale de l’IA ; Dépenses récurrentes associées à l’exploitation de l’IA, impact en productivité/marque cabinet

Partage de valeur avec le client, nouveau modèle économique

10.Portabilité des données 

En cas d’arrêt de la collaboration – quelle portabilité ? Capacité de changement de solution en capitalisant sur le finetuning de la solution précédente ?

Jimini AI utilise aussi Llama, avec une approche multi-modale en fonction des cas d’usages.