blog · IndustrialisationIndustrialisation
CI/CD, evals, observabilité, garde-fous : la méthode qu'on applique sur chaque mission. Notre méthode →
IndustrialisationPanne d’API LLM : préparer un mode dégradé pour vos agents IA
Panne d’API LLM : distinguer surcharge, quota et erreur durable, puis définir une reprise sûre pour vos agents IA sans bascule automatique aveugle.
IndustrialisationBudget de tokens : éviter qu'un agent IA coûte cinq fois plus que prévu
Coût tokens agent : pourquoi la facture LLM d'un agent IA dérape en production, et les cinq leviers (cache, routage, limites, alertes, evals) pour la tenir dans le budget.
IndustrialisationDéploiement canary pour l'IA : réduire le risque
Le déploiement canary pour l'IA expose une nouvelle version d'agent, de prompt ou de LLM à une fraction du trafic, mesure dans Langfuse, puis élargit. Paliers, métriques, seuils de retour.
IndustrialisationGérer plusieurs environnements pour un agent IA
Développement, recette, production : un agent IA sans environnements séparés dérive au premier déploiement. Séparer, versionner prompts et configuration, tester avec GitHub Actions et Promptfoo.
IndustrialisationSécurité des pipelines de données
Un pipeline de données qui fuit, c'est une fuite de secrets, de données clients et de confiance. Voici comment sécuriser la chaîne, de l'ingestion à la sortie.
IndustrialisationStructurer un projet IA : la checklist qui évite le chaos
Sans structure, un projet IA finit en notebooks impossibles à reprendre. La checklist : séparation, prompts versionnés, evals (Promptfoo), sorties structurées, traces (Langfuse).
IndustrialisationCI/CD pour agents IA : tester avant de déployer
Un prompt modifié, un modèle changé, et un agent IA régresse sans bruit. Le CI/CD pour agents IA : evals Promptfoo ou DeepEval dans GitHub Actions, portes de qualité et de coût, déploiement progressif.
IndustrialisationTests de non-régression pour l'IA
Un prompt ou un modèle qui change peut dégrader l'IA sans bruit. Construire des tests de non-régression pour l'IA : cas de référence, assertions, juge LLM, Promptfoo ou DeepEval en CI.
IndustrialisationLogs et traces d'un agent : comprendre ce qu'il fait
Logs et traces d'un agent IA : ce qu'il faut journaliser, comment structurer les traces, quels outils choisir (Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry) pour retrouver une erreur en minutes.
IndustrialisationSLO et alertes : mesurer la fiabilité d'un service IA
SLO, SLI, budget d'erreur, dérive : mesurer la fiabilité d'un service IA en production avec Langfuse, OpenTelemetry ou Grafana, et alerter au bon moment, de la latence au coût et à la qualité.
IndustrialisationDu notebook au service : industrialiser un prototype
Industrialiser un prototype IA, du notebook Jupyter au service qui tourne tous les jours (FastAPI, Docker, evals, Langfuse) : extraire, configurer, gérer les erreurs, tester, déployer.
IndustrialisationReproductibilité des agents IA : pourquoi c'est crucial
Un agent IA qui répond différemment à la même question ne se teste pas. Versionnage, evals avec Promptfoo ou Langfuse, modèles épinglés : comment maîtriser la reproductibilité en LLMOps.
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