Notes de terrain sur l'IA en production

Notes d'ingénierie IA en production

Des playbooks pratiques et sourcés pour concevoir, évaluer, sécuriser et exploiter des agents IA, des systèmes RAG et des pipelines ML.

Par où commencer

Le blog est structuré autour de ce que je livre vraiment : qualité de retrieval, fiabilité des agents et exploitation de systèmes ML en production.

RAG & évaluationRetrieval, chunking, évaluations offline et critères de qualité des réponses.

Agents & gouvernanceAssistants en entreprise, guardrails, escalade et règles d'exploitation.

MLOps & observabilitéDéploiement, monitoring, coût, latence, traces et réponse aux incidents.

Article à la une

Framework d'évaluation RAG : des métriques qui expliquent la qualité

9 avril 20265 min de lectureÉvaluation RAGRAG

Un framework RAG par couches couvrant datasets, retrieval, réponses sourcées, citations, opérations, décisions de release et feedback de production.

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Autres articles

Plan d'alertes de régression pour les produits IA

13 avril 20265 min de lectureÉvaluation IATests de régression

Détecter les régressions IA significatives grâce à des références stables, des signaux segmentés, des contrôles de mise en production et des alertes exploitables.

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Optimisation des coûts LLM avec garde-fous qualité

12 avril 20265 min de lectureCoûts LLMOptimisation des coûts

Réduire les coûts LLM par la mesure, le cache, le routage et le contrôle du contexte, sans masquer les régressions de qualité ou de sécurité.

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Liste de contrôle pour sécuriser les prompts et durcir les outils

12 avril 20265 min de lectureSécurité IAPrompt injection

Une checklist de défense en profondeur pour l'injection de prompt, les permissions d'outils, la validation, les données sensibles et la réponse aux incidents.

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Playbook RAG multimodal : documents, images et tableaux

11 avril 20265 min de lectureRAG multimodalIA documentaire

Un guide d'architecture orienté production pour analyser, indexer, retrouver, citer et évaluer du texte, des images et des tableaux dans un système RAG multimodal.

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Pipeline de données synthétiques pour le fine-tuning métier

11 avril 20265 min de lectureDonnées synthétiquesFine-tuning

Un pipeline contrôlé pour générer, filtrer, versionner et évaluer des données synthétiques métier tout en maîtrisant contamination, règles et distribution.

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Boucle d'évaluation agentique : du prototype à une production fiable

10 avril 20265 min de lectureÉvaluation agentiqueAgents IA

Évaluer des agents IA avec des jeux de tâches, l'analyse des traces, des décisions de mise en production, les retours terrain et une attribution précise des échecs.

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Plan d'architecture vLLM : inférence à faible latence et à grande échelle

10 avril 20266 min de lectureIngénierie de l'inférencevLLM

Un plan vLLM sourcé couvrant la charge, le traitement continu par lots, le cache KV, le contrôle d'admission, l'observabilité et un déploiement sûr.

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Observabilité LLM : traces, qualité, coûts et décisions de production

8 avril 20265 min de lectureObservabilité LLMObservabilité

Un modèle d'observabilité reliant traces LLM, recherche documentaire, outils, qualité, coûts et alertes à des décisions et réponses aux incidents concrètes.

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Patterns d'architecture d'agents pour des systèmes IA d'entreprise fiables

7 avril 20265 min de lectureArchitecture agentiqueAgents IA

Un cadre de décision concret pour choisir chaînes, routeurs, planificateurs, graphes avec état et contrôles déterministes selon le risque métier.

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Gouvernance de l'IA en entreprise : contrôler sans bloquer la livraison

6 avril 20265 min de lectureGouvernance IAIA responsable

Un cadre orienté livraison qui relie niveaux de risque, contrôles techniques, preuves de mise en production, responsabilités et réponse aux incidents.

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Comment je construis des systèmes RAG prêts pour la production

28 mars 20265 min de lectureRAGGénération augmentée par recherche

Un blueprint concret couvrant gouvernance des sources, ingestion, retrieval hybride, réponses sourcées, évaluation et déploiement progressif.

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Checklist MLOps pour de vrais déploiements en production

20 mars 20265 min de lectureMLOpsMachine Learning

Une checklist de release et d'exploitation couvrant contrats de données, reproductibilité, tests, registry, rollout, monitoring, ownership et rollback.

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Les métriques que les équipes IA en entreprise doivent vraiment suivre

10 mars 20265 min de lectureMétriques IAIA d'entreprise

Un modèle de mesure reliant qualité IA, résultats métier, fiabilité, adoption, économie unitaire et risque à des décisions produit explicites et actionnables.

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