Un client qui a confié un projet de modèle a souvent d'autres besoins : des données mal étiquetées, un délégué à la protection des données débordé, des équipes métier qui ne savent pas lire un score. Proposer la bonne prestation complémentaire suppose de partir de ce que le projet a révélé, pas du catalogue. Le chargé de ventes complémentaires écrit des propositions courtes, honnêtes sur leurs limites, et sait se taire quand le moment est mauvais.

Ce qu'il fait chaque jour chez vous

Lire ce que le projet a révéléIl parcourt les comptes rendus de projet pour repérer les manques signalés : étiquettes incohérentes, données personnelles mal protégées, utilisateurs perdus devant les résultats.
Relier chaque manque à une prestationIl associe une campagne d'annotation à un jeu de données d'entraînement trop pauvre, un atelier de conformité à un usage sensible, une formation à une équipe qui n'utilise pas le modèle.
Décrire honnêtement ce que la prestation ne fera pasDans chaque proposition, il écrit ce que la prestation ne garantit pas : une annotation n'assure pas un meilleur score, un atelier ne remplace pas l'avis du délégué.
Attendre un moment propiceIl évite de proposer quoi que ce soit pendant une recette tendue ou après un incident, et choisit plutôt le lendemain d'un jalon franchi avec succès.
Préparer un accompagnement à la conformitéPour les clients dont le cas d'usage approche du système d'IA à haut risque, il prépare une offre d'aide à la documentation, validée par le référent conformité avant envoi.
Consigner les refus et leurs raisonsIl garde la trace de chaque proposition déclinée et de sa raison, pour ne pas la reproposer au même interlocuteur trois mois plus tard.

Sur le terrain

Des étiquettes qui ne s'accordaient pas

Le compte rendu d'un projet de classification de documents signale que deux équipes du client étiquetaient les mêmes cas différemment. Le chargé de ventes complémentaires prépare une proposition d'annotation encadrée, avec un guide d'étiquetage commun et un contrôle croisé sur un échantillon. Il précise qu'elle améliore la qualité du jeu de données d'entraînement sans promettre un gain de score, et la transmet au chef de projet pour relecture.

Un client qui croyait ses données anonymes

Un client parle de ses données « anonymisées » alors que l'extraction remplace seulement les noms par des codes. Le chargé de ventes complémentaires signale l'écart à l'équipe, puis rédige une proposition d'atelier qui explique la différence entre pseudonymisation et anonymisation, et accompagne la mise à jour du registre. Il attend la fin de la recette en cours pour l'envoyer.

Les mots qu'il emploie chaque jour

Jeu de données d'entraînement: Les données qui servent à fabriquer le modèle : leur origine et leurs droits conditionnent tout ce qu'on pourra en faire.
Pseudonymisation: Elle remplace les identifiants mais laisse des données personnelles ; seule une anonymisation véritable est irréversible.
Système d'IA à haut risque: La catégorie réglementaire qui impose documentation, supervision humaine et journalisation avant toute mise sur le marché.

Son métier de départ : Chargé de ventes complémentaires. Toute l'activité : Données et intelligence artificielle.