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Product Management IAChoisir l'architecture qui portera votre système IA
Un système IA se joue autant dans le choix du modèle et de son hébergement que dans le code qui l'entoure. Cette mission pose l'architecture avant le développement : quel modèle, quel hébergement, quelles données transitent où, et ce qui empêche le système de dérailler devant un utilisateur.
- Modèle et hébergement choisis en connaissance de cause
- Garde-fous côté serveur
- Réversibilité et indépendance fournisseur
Enjeux clés
Une architecture IA se décide avant d'écrire la première ligne de code, pas en cours de route. Le choix du modèle, de son hébergement et du corpus sur lequel il s'appuie détermine ce que le système pourra faire, ce qu'il aura le droit de faire, et ce qu'il coûtera à faire tourner. Revenir sur ces choix une fois le système en production coûte bien plus cher que de les poser tôt.
Le modèle et son hébergement
Un modèle propriétaire accessible par API, un modèle hébergé sur un cloud en France ou en Europe, ou un modèle open source exécuté en local : chaque option engage différemment la donnée, la dépendance et la maîtrise du système.
RAG et corpus fermé
Un modèle qui répond à partir d'un corpus documentaire fermé et vérifié dit ce que l'organisation sait réellement, pas ce que le modèle croit savoir. La qualité du corpus compte autant que le choix du modèle.
Les données engageantes hors du modèle
Un prix, une disponibilité, un engagement contractuel ne se laissent jamais formuler par un modèle génératif : ils se calculent côté serveur, à partir d'une source de vérité, et le modèle se contente de les restituer.
Observabilité et réversibilité
Sans mesure des jetons consommés, du coût, de la latence et de l'empreinte du déploiement, personne ne sait ce que le système consomme réellement. Sans plan de sortie, l'organisation reste captive du premier fournisseur choisi.
Ce que fait votre PO / PM
- 1
Choisir le modèle et l'hébergement
Comparer les options disponibles, API propriétaire, cloud souverain, ou modèle open source en local, au regard de la sensibilité des données et des contraintes réglementaires du client.
- 2
Concevoir le RAG et le corpus fermé
Définir quelles sources documentaires alimentent le système, comment elles sont indexées et tenues à jour, et comment le modèle est contraint à ne répondre qu'à partir de ce corpus.
- 3
Poser les garde-fous et l'intégration au SI
Sortir les données engageantes du modèle, brancher le système sur les outils et bases déjà en place, et écrire ce que le système n'a pas le droit de produire.
- 4
Mettre en place l'observabilité
Instrumenter le système pour suivre les jetons consommés, le coût, la latence et l'empreinte du déploiement, et documenter la voie de sortie vers un autre modèle ou un autre hébergeur.
Ce qui reste entre vos mains
Schéma d'architecture
Le schéma du système : modèle, hébergement, corpus, couche de garde-fous et points de connexion au système d'information existant.
Corpus et pipeline RAG documentés
La liste des sources retenues, la méthode d'indexation et de mise à jour, et les règles qui limitent le modèle à ce corpus.
Garde-fous serveur spécifiés
Ce que le système n'a pas le droit de produire, et le mécanisme côté serveur qui le fait respecter avant qu'une réponse n'atteigne l'écran.
Tableau d'observabilité
Le suivi des jetons consommés, du coût, de la latence et de l'empreinte du déploiement, avec le plan de réversibilité vers un autre fournisseur.
Résultats attendus
Un système qui ne dépend pas d'un seul fournisseur
L'appel au modèle reste abstrait dans le code, ce qui permet de changer de fournisseur ou d'hébergeur sans reconstruire le système.
Des données qui restent où elles doivent rester
Le corpus, les conversations et les données sensibles sont hébergés selon les contraintes du client, avec une traçabilité vérifiable.
Une consommation visible et pilotable
Les jetons, le coût, la latence et l'empreinte du déploiement sont mesurés en continu, plutôt que découverts à la facture.
Comment on avance
- 1
Cadrage du besoin et des contraintes
Recenser les données concernées, le système d'information existant et les contraintes réglementaires avant de parler de modèle.
- 2
Choix du modèle et de l'hébergement
Arbitrer entre API propriétaire, cloud souverain et modèle open source en local, au regard de ce que le cadrage a révélé.
- 3
Conception du RAG, des garde-fous et de l'intégration
Construire le corpus fermé, sortir les données engageantes du modèle, et brancher le système sur les outils déjà en place.
- 4
Mise en place de l'observabilité et du plan de réversibilité
Instrumenter la consommation du système et écrire la voie de sortie vers un autre fournisseur si les conditions changent.
Pour qui
Cette mission s'adresse aux directions techniques et aux porteurs de projet qui doivent poser l'architecture d'un système IA avant de le développer, ou qui veulent vérifier qu'une architecture déjà en place ne les enferme pas chez un seul fournisseur.
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Questions fréquentes
Faut-il choisir un modèle propriétaire ou un modèle open source en local ?
Cela dépend de la sensibilité des données et des contraintes réglementaires du projet. Un modèle open source exécuté en local garde la donnée sur place, un modèle propriétaire accessible par API apporte d'autres capacités : l'arbitrage se fait au cas par cas, pas par principe.
Qu'est-ce que le RAG et un corpus fermé ?
Le RAG consiste à faire répondre un modèle à partir d'un corpus documentaire vérifié plutôt que de sa seule connaissance générale. Un corpus fermé limite ce corpus aux sources retenues par l'organisation, pour que le système dise ce qu'elle sait réellement.
Pourquoi calculer côté serveur les données engageantes ?
Un prix ou un engagement contractuel formulé directement par un modèle génératif reste imprévisible. Le calculer côté serveur, à partir d'une source de vérité, garantit que le chiffre affiché est le bon avant même que le modèle ne le restitue.
Comment rester indépendant d'un fournisseur de modèle ?
En abstrayant l'appel au modèle dans le code plutôt qu'en le figeant sur une API unique, et en prévoyant un mode de repli. C'est ce qui permet de changer de modèle ou d'hébergeur sans reconstruire le système.
Qu'est-ce que l'observabilité d'un système IA ?
C'est le suivi continu des jetons consommés, du coût, de la latence et de l'empreinte du déploiement. Sans cette mesure, personne ne sait ce que le système consomme réellement une fois en production.
Parlons de votre contexte
On commence toujours par comprendre le travail réel. Un échange suffit pour savoir si nous pouvons vous aider, et comment.