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AI EngineerMettre un système IA en production, et l'y maintenir
L'écart entre une démonstration convaincante et un système qu'on laisse parler aux clients tient entièrement dans les contraintes. C'est le cœur de ce métier.
Pourquoi ce métier
Un prototype se juge sur ce qu'il réussit, un système en production sur ce qu'il ne peut pas rater. La question n'est pas de savoir si le modèle répond bien, mais ce qui se passe le jour où il répond mal devant un client.
Ce qu'il fait concrètement
- Définir ce que le modèle n'a pas le droit de produire, avant ce qu'il doit produire
- Sortir les données engageantes du modèle : liste fermée, calcul serveur, relecture avant affichage
- Poser les quotas, la rétention et l'isolement des conversations dès le déploiement
- Lire les échanges réels des premiers jours et enrichir la matière en continu
Sur un assistant de réservation de véhicules, le véhicule vient d'une liste fermée, le prix est calculé en PHP à partir du tarif réel, et un filtre remplace la réponse entière si un montant apparaît là où il ne devrait pas.
Ce que ce n'est pas
Ce n'est pas du prompt engineering. Une consigne influence un modèle, elle ne l'empêche pas : ce qui empêche est du code.
Deux façons d'y accéder
Dans votre équipe
Un profil rejoint votre équipe pour une durée convenue, travaille sur vos outils et vos données, et transmet ce qu'il construit à mesure.
Sur un livrable
Le métier est mobilisé sur un projet au périmètre défini, avec les autres compétences nécessaires. Vous recevez un livrable, pas un rapport.
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On commence par un diagnostic offert : ce qui peut être automatisé, ce qui ne doit pas l'être, et le profil qui a du sens chez vous.
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