Choisir ses outils d'observabilité
Leçon 1 du module « Outiller et rendre compte » 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 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.
Dans quel module
Outiller et rendre compte
Avec quels outils suivre tout cela, et comment en rendre compte pour obtenir des décisions ?
Leçons du module
- Choisir ses outils d'observabilité (cette leçon)
- Rendre compte aux parties prenantes
- Atelier final : votre tableau de bord et votre procédure
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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