Pourquoi ce sujet est important
Ajouter un modèle à une application ne crée pas automatiquement de valeur. Le meilleur point de départ est une tâche précise, coûteuse ou répétitive, dont le résultat peut être vérifié. L’intégration doit rester progressive et réversible.
Choisir une tâche étroite
Décrivez utilisateur, déclencheur, entrée, résultat et action suivante. Préférez résumé assisté, classification, extraction ou recherche avant un agent autonome. Mesurez la baseline actuelle : temps, qualité, coût et erreurs.
Cartographier les données
Identifiez où résident les données, leur qualité, sensibilité, droits et durée. Minimisez ce qui part au modèle. Décidez si le besoin exige RAG, simple prompt, règles ou fine-tuning. Le RAG n’est pas obligatoire si les informations tiennent dans des champs structurés.
Créer une frontière de service
Placez les appels LLM derrière un service ou adaptateur interne. Le produit ne doit pas dépendre partout d’un SDK fournisseur. Gérez timeouts, retries, quotas, version du modèle et sorties structurées. Conservez un fallback non-IA lorsque possible.
Définir l’évaluation avant le pilote
Collectez des exemples réels et résultats attendus. Mesurez exactitude, erreurs graves, latence, coût et satisfaction. Séparez test hors ligne et métriques en production. Un feedback utilisateur sans vérité terrain ne suffit pas.
Commencer en assistance
Affichez une proposition que l’utilisateur peut corriger. Les corrections révèlent les vrais cas limites. Automatisez ensuite les segments à faible risque dont la qualité est démontrée. Les actions externes restent autorisées et validées côté serveur.
Sécurité et conformité
Protégez secrets, données personnelles et documents. Vérifiez fournisseur, régions et rétention. Traitez les contenus externes comme non fiables. Journalisez versions, coûts et statuts sans copier inutilement prompts complets.
Déployer par étapes
Utilisez feature flag, petit groupe, limites de volume et retour arrière. Surveillez erreurs, p95, coût par tâche et taux de correction. Planifiez les revues lors d’un changement de modèle, prompt ou données.
Exemple concret
Un CRM ajoute une suggestion de résumé après appel. Le résumé reste modifiable et n’écrit pas d’action commerciale. Cent appels annotés servent à l’évaluation. Après un mois, l’équipe automatise seulement l’extraction de champs fiables et conserve la rédaction sous validation.
Les erreurs fréquentes
- commencer par un agent généraliste
- choisir le fournisseur avant le besoin
- envoyer toute la base au prompt
- ne pas définir de baseline
- publier sans feature flag
- automatiser une action sensible trop tôt
Checklist
- [ ] Tâche et utilisateur définis
- [ ] Baseline mesurée
- [ ] Données cartographiées
- [ ] Adaptateur fournisseur créé
- [ ] Jeu d’évaluation prêt
- [ ] Mode assistance lancé
- [ ] Sécurité et coûts suivis
- [ ] Rollback testé
FAQ
Quel premier cas d’usage choisir ?
Une tâche fréquente, vérifiable, à faible risque et avec des données accessibles.
Faut-il construire un RAG ?
Seulement si la réponse dépend de connaissances externes à sélectionner et citer.
Quand utiliser un agent ?
Lorsque le choix dynamique d’outils est nécessaire et après avoir maîtrisé des workflows plus simples.
Comment éviter le verrouillage fournisseur ?
Utilisez un contrat interne, des identifiants versionnés et un jeu d’évaluation rejouable.