Mettre au point une fonctionnalité d’IA pour une démo prend quelques jours. La garder rapide, précise et abordable quand des centaines de personnes s’en servent chaque jour, c’est un tout autre métier. Voici ce que nous mettons en place sur chaque système que nous exploitons.
Suivez le coût de chaque tâche
L’usage des modèles est facturé à la requête : plus votre service a de succès, plus les coûts augmentent. Mesurez le coût de chaque tâche, mettez en cache les réponses récurrentes et orientez les requêtes simples vers des modèles plus petits et moins chers. Des alertes budgétaires vous évitent les mauvaises surprises en fin de mois.
Surveillez la qualité, pas seulement la disponibilité
Un serveur peut être parfaitement opérationnel alors que l’IA donne de mauvaises réponses. Enregistrez chaque requête et chaque réponse, examinez régulièrement des échantillons et relancez votre jeu de tests à chaque modification d’un prompt, d’un modèle ou d’une source de données.
Anticipez les défaillances
- 01Un fournisseur d’IA ralentit ou modifie un modèle : basculez vers une solution de repli
- 02Une requête échoue : relancez-la, puis confiez le cas à un collaborateur
- 03Vos données évoluent : réindexez et relancez les tests automatiquement
Gardez la sécurité et les données sous contrôle
N’accordez à chaque composant que les accès dont il a besoin, conservez clés et identifiants en lieu sûr et sachez où vos données sont traitées. Lorsque la réglementation l’exige, hébergez l’ensemble du système dans votre région ou sur vos propres serveurs.
Votre prototype d’IA doit maintenant devenir un service fiable ? Nous pouvons examiner votre dispositif lors d’un audit gratuit.