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Beaucoup d’équipes techniques font l’erreur de choisir leur framework de déploiement LLM sur la base de tutoriels YouTube ou de benchmarks synthétiques, sans jamais avoir testé la tenue à la charge en environnement réel.

Beaucoup d’équipes techniques commettent l’erreur de déployer leurs agents IA en silos, sans mécanisme d’orchestration cohérent.

Beaucoup d’équipes techniques déploient un LLM en production après quelques tests fonctionnels basiques, convaincues que le modèle est « assez solide ».

Beaucoup de DSI français font l’erreur de considérer la souveraineté numérique comme une contrainte réglementaire supplémentaire, alors qu’elle représente aujourd’hui un levier stratégique concret.

Beaucoup d’équipes techniques font l’erreur de considérer les guardrails comme une couche optionnelle à ajouter « plus tard », une fois le modèle déployé et les premiers utilisateurs satisfaits.

Beaucoup d’équipes techniques se lancent dans le déploiement d’agents IA autonomes avec une idée floue de ce qu’est réellement cette architecture — et paient le prix fort en production.

Beaucoup d’entreprises françaises font l’erreur de considérer l’AI Act comme une contrainte réservée aux géants de la tech ou aux éditeurs de logiciels d’intelligence artificielle — c’est une vision dangereusement réductrice qui expose des milliers d’organisations à des risques juridiques et opérationnels concrets.

Beaucoup d’équipes techniques font l’erreur de déployer un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) en empilant des briques technologiques sans maîtriser les interactions entre elles.

Beaucoup d’équipes de développement déploient des LLM en production sans avoir réellement mesuré l’impact du context window sur la qualité des réponses — jusqu’au jour où un assistant IA commence à « oublier » le début d’une conversation, ou pire, à halluciner des informations pourtant fournies dans le prompt.