Comprendre l'anatomie d'un assistant LLM

Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable d'expliquer à une équipe ce qui se passe à chaque message (application, system prompt, historique, contexte, outils, modèle) et de situer où se prend chaque décision produit.

Dans quel module

Cadrer l'assistant

Mon produit a-t-il besoin d'un assistant, et pour faire quoi exactement ?

Leçons du module

1. Identifier un cas d'usage qui mérite un assistant
2. Rédiger la fiche de cadrage
3. Comprendre l'anatomie d'un assistant LLM (cette leçon)

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Créer un assistant IA pour votre produit

• Identifier un cas d'usage qui justifie un assistant IA et rédiger sa fiche de cadrage (problème, utilisateurs, actions autorisées, hors-périmètre, critères de succès).
• Concevoir l'expérience conversationnelle : point d'entrée, ton, gestion de l'incertitude, escalade vers un humain et format des réponses.
• Choisir et justifier une stratégie de connaissance (instructions, contexte injecté, RAG, fine-tuning) et de mémoire conversationnelle.
• Spécifier les outils et actions de l'assistant (données lues, actions écrites, confirmation, permissions) et choisir comment le construire.
• Identifier les risques (injection, fuite, actions excessives, coûts) et concevoir des garde-fous en couches, en dehors du seul prompt.
• Concevoir un plan d'évaluation avec jeu de référence, critères, méthode de notation, seuils de mise en production et règle de régression.
• Définir les métriques de production (produit, qualité, coût, latence), les seuils d'alerte et la boucle entre retours utilisateurs et jeu d'évaluation.

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