Conception et déploiement d’applications d’IA

Une application d’IA comporte une part d’incertitude : on ne sait pas toujours exactement ce qu’un modèle va répondre. Construire avec l’IA, c’est apprendre à travailler avec cette part d’inconnu plutôt qu’à l’ignorer.

Les briques

• Les modèles de langage (LLM), et la manière de les solliciter.
• L’ingénierie du contexte : choisir ce que l’on fournit au modèle pour qu’il réponde bien.
• La génération augmentée par récupération (RAG) : appuyer les réponses sur ses propres documents.
• Les workflows agentiques : laisser le modèle enchaîner des étapes et des outils.
• L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond.

La mesure avant tout

Essayer quelques exemples ne suffit pas à savoir si une application d’IA fonctionne. Des évaluations méthodiques et l’analyse des erreurs permettent de mieux cerner son comportement et de l’améliorer. En pratique, c’est une boucle :

• Réunir des exemples représentatifs de ce que l’application doit traiter.
• Mesurer les résultats sur ces exemples, avant et après chaque changement.
• Examiner les échecs un par un pour en comprendre la cause.
• Corriger, puis mesurer à nouveau.