Module
Module 3 sur 5Leçon 1 sur 3~18 min

Suivre la qualité en production

Leçon 1 du module « Mesurer qualité, coût et latence » de la formation « Mettre en production et monitorer une fonctionnalité IA ».

Suivre cette leçon : première formation offerteVoir le programme complet

Objectif de la leçon

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.

Dans quel module

Mesurer qualité, coût et latence

Comment savoir, chaque semaine, si la fonctionnalité répond bien, ce qu'elle coûte et si elle est assez rapide ?

Leçons du module

  1. Suivre la qualité en production (cette leçon)
  2. Piloter le coût par requête et par résultat
  3. Maîtriser la latence perçue

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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