Reconnaître les incidents propres à l'IA
Leçon 1 du module « Incidents, replis et changements de modèle » de la formation « Mettre en production et monitorer une fonctionnalité IA ».
Objectif de la leçon
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.
Dans quel module
Incidents, replis et changements de modèle
Que faire quand la qualité, le fournisseur ou le modèle change sous vos pieds ?
Leçons du module
- Reconnaître les incidents propres à l'IA (cette leçon)
- Prévoir les replis
- Changer de modèle sans régression
Ce que vous apprendrez dans la formation
Cette leçon fait partie de la formation Mettre en production et monitorer une fonctionnalité IA
- 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.
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