Faisabilité modèle
Un modèle ou une méthode semble prometteur, mais son avantage n’est pas établi face à une baseline utile.
R&D · Intelligence artificielle
Transformer une question technique en résultat reproductible.
Verron.AI conduit des travaux de recherche appliquée et d’ingénierie expérimentale lorsque le problème ne peut pas être résolu par une intégration standard.
Formuler la question de recherche
Recherche et développement IA
Transformer une incertitude IA en décision technique.
La R&D appliquée part d’une question falsifiable et d’une baseline. Elle conserve les résultats négatifs, mesure les variables qui comptent et prépare le transfert vers l’ingénierie, plutôt que de prolonger indéfiniment une exploration.
Situations d’achat
Conception d’évaluation
Les métriques existantes récompensent le mauvais comportement ou ignorent les conditions de production.
Recherche d’efficience
Qualité, latence, mémoire ou économie compute exigent des expériences contrôlées.
Questions avant cadrage
- Quelle inconnue technique bloque la décision ?
- Quelle baseline rendrait une amélioration significative ?
- Quel résultat falsifierait l’approche préférée ?
- Comment conserver les résultats négatifs et les conditions de test ?
- Comment transférer la conclusion vers le produit ou l’ingénierie ?
Frontières de la mission
Exploration sans fin
La question, le budget expérimental et le seuil de décision sont cadrés en amont.
Meilleurs résultats
Les échecs, variantes et limites sont conservés pour éviter une conclusion fragile.
Rapport sans transfert
La sortie doit changer une architecture, une roadmap, une évaluation ou une décision.
Pour préparer le premier échange
Commencez par les éléments disponibles pour répondre à cette question : Quelle inconnue technique bloque la décision ? Les inconnues seront consignées dans le cadrage.
Ce que l’expérience doit trancher.
Reproduire
Établir une base connue avant d’attribuer une amélioration.
Expérimenter
Comparer les variantes avec métriques, seeds, traces et limites visibles.
Transférer
Faire passer un résultat de laboratoire vers une capacité exploitable.
Ce qui rendra le résultat transférable.
État de l’art ciblé
Hypothèses, références, écarts et risques de recherche.
Protocole
Données, métriques, environnement, critères et plan d’expérience.
Démonstrateur
Implémentation instrumentée avec résultats positifs et négatifs.
Dossier de transfert
Limites, coûts, architecture, sécurité et étapes d’industrialisation.
Une amélioration n’est crédible que si la base, le protocole, les résultats négatifs et les limites restent visibles.
Transformer l’inconnue en protocole.
01Question et baseline établies
02Seuil de décision défini
03Expériences et transfert séquencés
Approfondir le mandat concerné.
Responsabilités acheteuses
Les responsables de la validité, du budget et du transfert.
Direction R&D
Cadre la question stratégique et la décision de poursuite.
Responsable scientifique
Porte les baselines, la validité expérimentale et la reproductibilité.
Produit ou engineering
Transforme le résultat en architecture, roadmap ou décision d’arrêt.