Un prototype d’assistant IA se construit en quelques jours. Le déployer pour des milliers d’utilisateurs, de façon fiable, sécurisée et rentable, demande une vraie démarche d’industrialisation : le LLMOps. C’est elle qui transforme une démonstration prometteuse en service à forte valeur.
Les quatre piliers d’une IA générative en production
- Une qualité mesurée : un jeu d’évaluation permet de vérifier que chaque nouvelle version améliore les réponses.
- Des coûts pilotés : chaque cas d’usage dispose de sa propre visibilité budgétaire.
- Une sécurité intégrée : protection contre l’injection de prompt, maîtrise des données et des accès des agents.
- Des données de qualité : un RAG (génération augmentée par la recherche) performant repose sur une base documentaire soignée et à jour.
Les briques d’une IA générative industrialisée
- Évaluation continue : questions de référence, métriques de qualité, tests de non-régression à chaque évolution.
- Observabilité : traces de chaque requête, latence, coûts, retours utilisateurs.
- Passerelle d’IA : un point d’entrée unique vers les modèles, avec authentification, quotas, filtrage et journalisation.
- Pipeline de données : ingestion, découpage, mise à jour et droits d’accès des documents.
- Le bon modèle pour chaque usage : modèle hébergé, modèle européen ou modèle open-weight auto-hébergé, selon la sensibilité des données et le budget.
Ce que nous faisons chez nos clients
- Nous transformons les POC prometteurs en services de production : architecture, déploiement, supervision.
- Nous mettons en place l’évaluation, l’observabilité et le pilotage des coûts des applications d’IA.
- Nous sécurisons les usages : passerelle d’IA, gestion des accès des agents, protection des données.