Mettre en production et monitorer une fonctionnalité IA
Lancer une fonctionnalité IA par étapes, puis savoir à tout moment ce qu’elle coûte, combien de temps elle prend et si elle répond bien.
Lancer une fonctionnalité IA par étapes, puis savoir à tout moment ce qu'elle coûte, combien de temps elle met et si elle répond bien. Vous apprenez à déployer progressivement, à journaliser sans exposer de données personnelles, à suivre qualité, coût et latence, à réagir aux incidents propres à l'IA et à changer de modèle sans régression. Vous repartez avec le tableau de bord et la procédure de changement de modèle de votre propre fonctionnalité.
Ce que vous saurez faire
- Concevoir le lancement progressif d'une fonctionnalité IA (feature flag, shadow, canary, pourcentages) avec des critères de passage chiffrés et un coupe-circuit testé.
- Définir ce qu'on journalise et trace pour chaque appel à un modèle, ce qu'on masque ou exclut (données personnelles), combien de temps on le garde, et avec quel outil.
- Mettre en place des signaux de qualité en production (retours utilisateurs, revue humaine échantillonnée, évaluations en ligne, dérive) et les relier au jeu d'évaluation.
- Piloter le coût par requête et par résultat utile, et la latence perçue (budgets, alertes, cache, streaming, longueur des réponses, choix du modèle).
- Diagnostiquer les incidents propres à l'IA (dérive, panne du fournisseur, dépréciation, boucle d'appels, pic de coût) et prévoir les replis adaptés.
- Conduire un changement de modèle ou de prompt avec évaluations de régression, comparaison en shadow, déploiement progressif et plan de retour arrière.
- Construire le tableau de bord qualité, coût et latence d'une fonctionnalité IA et en rendre compte aux parties prenantes avec des décisions à prendre.
Prérequis
- Avoir une fonctionnalité IA en conception, en test ou déjà en production (assistant, résumé, classement, extraction…), ou un cas réaliste en tête
- Savoir ce qu'est un jeu d'évaluation et un seuil de mise en production. Cours recommandé avant celui-ci, non bloquant : « Évaluer une fonctionnalité IA : jeux de test, métriques et LLM-juge ».
- Connaître les notions de token, de prompt et d'appel à l'API d'un modèle, au niveau « je sais ce que c'est »
- Ce cours ne s'adresse pas aux ingénieurs qui cherchent à configurer un outil précis : il donne au PM de quoi décider, spécifier et piloter, sans écrire de code.
Programme
Que vais-je mettre en place dans ce cours, et dans quel ordre ?
- Présentation du cours3 étapes
Objectif · À la fin de cette présentation, vous saurez ce que vous allez produire (un tableau de bord qualité, coût, latence et une procédure de changement de modèle) et dans quel ordre les quatre modules vous y conduisent.
Comment exposer une fonctionnalité IA à de vrais utilisateurs par étapes, en sachant reconstituer chaque réponse ?
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable d'écrire le plan de lancement d'une fonctionnalité IA en étapes (shadow, interne, canary, pourcentages), avec des critères de passage chiffrés, une durée d'observation et un coupe-circuit testé avant le premier utilisateur.
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de spécifier ce qu'une trace doit contenir pour chaque appel à un modèle, et de rédiger une politique de journalisation qui dit quels champs garder, masquer ou exclure, pour quel usage et pendant combien de temps.
Comment savoir, chaque semaine, si la fonctionnalité répond bien, ce qu'elle coûte et si elle est assez rapide ?
- Suivre la qualité en production7 étapes
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de combiner trois signaux de qualité en production (retours utilisateurs, revue humaine échantillonnée, évaluations en ligne), de repérer une dérive des entrées et de transformer les échecs en nouveaux cas du jeu d'évaluation.
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de calculer le coût par requête et le coût par résultat utile d'une fonctionnalité IA, d'identifier ses principaux leviers de réduction (longueur, cache, modèle, étapes inutiles) et de fixer des alertes de budget.
- Maîtriser la latence perçue7 étapes
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de choisir les bonnes mesures de latence (temps jusqu'au premier token, temps total, percentiles) selon l'expérience visée, et de proposer les leviers adaptés (streaming, longueur, modèle, étapes, traitement différé).
Que faire quand la qualité, le fournisseur ou le modèle change sous vos pieds ?
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de reconnaître les incidents propres à une fonctionnalité IA (dérive de qualité, indisponibilité du fournisseur, dépréciation de modèle, boucle d'appels, pic de coût, détournement), de les classer par gravité et d'écrire le runbook qui dit quoi faire pour chacun.
- Prévoir les replis7 étapes
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de spécifier la chaîne de replis d'une fonctionnalité IA (nouvelles tentatives bornées, délai maximal, modèle de secours, mode dégradé, passage à un humain) et de choisir, pour chaque type d'échec, le repli qui reste utile pour l'utilisateur.
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable d'écrire la procédure de changement de modèle de votre fonctionnalité IA : déclencheurs, évaluation de régression critère par critère, comparaison en shadow, déploiement progressif, critères de retour arrière et calendrier aligné sur les dates de dépréciation.
Avec quels outils suivre tout cela, et comment en rendre compte pour obtenir des décisions ?
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de distinguer les grands types d'outils d'observabilité pour l'IA (outil dédié par SDK, passerelle, plateforme de monitoring généraliste) et de choisir avec des critères explicites, dont la protection des données.
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de rédiger le rapport mensuel d'une page d'une fonctionnalité IA, qui relie qualité, coût et latence à l'objectif produit, explique les écarts et se termine par des décisions à prendre.
Objectif · À la fin de cet atelier, vous aurez produit, pour votre propre fonctionnalité IA, un tableau de bord qualité, coût, latence (huit métriques au plus, trois alertes chiffrées, un propriétaire par métrique) et une procédure de changement de modèle, avec le kit et le plan d'application pour les mettre en service.