Production
9 articles sur ce thème
Checklist 'Go production' pour un assistant IA
Avant de déployer votre assistant IA en production, vérifiez ces 25 points : qualité des réponses, sécurité, monitoring, conformité, scalabilité. La checklist complète pour un passage en production serein et maîtrisé.
Sécurité RAG : droits d'accès et fuite d'informations
Un RAG sans contrôle d'accès expose potentiellement tous les documents à tous les utilisateurs. Fuite d'informations confidentielles, contournement des droits, injection de prompt : les risques de sécurité RAG et comment les mitiger.
De POC à production : critères Go/No-Go
85 % des POC IA ne passent jamais en production. Découvrez la checklist Go/No-Go en 12 critères pour décider objectivement si votre POC mérite d'être industrialisé — ou s'il faut pivoter.
Journalisation et audit : rendre l'IA traçable
L'AI Act exige la traçabilité des systèmes IA. Logs structurés, audit trail, rétention et accès : guide complet pour rendre votre assistant IA auditable par les régulateurs, les auditeurs et vos équipes internes.
Tests de non-régression d'un assistant IA
Un changement de prompt, un nouveau modèle, une mise à jour de l'index : chaque modification peut casser votre assistant IA. Protocole de tests de non-régression spécifique aux applications LLM, avec outils et automatisation CI/CD.
Tableaux de bord IA : les 15 métriques à suivre
Un modèle IA en production sans dashboard, c'est comme un avion sans tableau de bord : vous volez à l'aveugle. Voici les 15 métriques essentielles pour surveiller vos modèles IA — de la performance technique au ROI métier — et comment construire un dashboard actionnable.
Prompt injection : comment protéger un agent IA
Guide pratique pour protéger vos agents IA contre les attaques par prompt injection : types d'attaques, checklist sécurité, défenses en couches et tests.
LLMOps : monitoring qualité, coûts et latence
Un LLM en production sans monitoring, c'est une facture qui grimpe en silence et une qualité qui se dégrade sans alerte. Observabilité, alertes, dashboards : le guide LLMOps pour garder le contrôle.
RAG vs fine-tuning : comment décider
RAG ou fine-tuning ? La réponse dépend de votre cas d'usage. Critères de décision, avantages et inconvénients de chaque approche, et quand opter pour une stratégie hybride.