Situations
Un POC IA qui ne passe pas en production
La démo fonctionne, tout le monde l'a vue, et pourtant rien n'est en ligne six mois plus tard. Le problème est rarement le modèle, il est dans tout ce qui entoure le modèle.
Ce qu'on observe
- Le résultat change d'une exécution à l'autre sur la même entrée
- Personne ne sait dire si la dernière modification de prompt a amélioré ou dégradé le produit
- Aucune trace exploitable quand une réponse part de travers
- Le coût par requête n'a jamais été mesuré sur du volume réel
Ce qui bloque en général
Un POC prouve qu'une chose est possible. Une mise en production prouve qu'elle est reproductible, mesurable et réparable, ce qui demande un travail entièrement différent.
Le point de bascule est presque toujours le même: il manque un jeu d'évaluation. Sans lui, aucune modification ne peut être validée, donc plus personne n'ose toucher au système, donc il ne sort jamais.
Ce qu'on fait
- 01On fige un jeu d'évaluation à partir de cas réels, y compris les cas qui ont échoué
- 02On versionne les prompts et on trace chaque appel avec son coût
- 03On pose des seuils tenables sur la latence et sur le taux de réponses acceptées
- 04On branche la supervision humaine là où une erreur coûte cher, et nulle part ailleurs
La preuve
Cas détaillé: allowlist d'actions, confirmations, trace d'audit, hébergement en Europe.
La méthode en entier
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