Applications LLM en production
Concevez, déployez, observez et exploitez des applications LLM au-delà de la démonstration.
31 contenus (20 articles · 11 vidéos)
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Quelques bons contenus pour débuter avant de parcourir l’ensemble du flux.
13 min de lectureLa pile LLM en 2026 : modèles, inférence, outils et compromis
Le point de vue d’un architecte en activité sur la pile LLM en 2026 : catégories de modèles, fournisseurs d’inférence, couches d’orchestration, outils d’évaluation et compromis réellement déterminants pour mettre l’IA en production. Tout ce que vous auriez aimé trouver avant de commencer.
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12 min de lectureConception de prompts en production : couches système, développeur et utilisateur
En production, les prompts ne consistent pas simplement à « dire à l’IA ce que vous voulez ». Ils forment un système en couches — instructions stables, contexte dynamique et variables propres à chaque appel — géré comme du code. Cette architecture et cette discipline distinguent la production des prototypes.
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10 min de lectureModes de défaillance de l'IA en production : ce qui échoue après la démonstration
Les systèmes d'IA échouent généralement de manière prévisible : hallucinations, contexte obsolète, complaisance, injection de consignes, usage non sûr des outils, dérive de schéma et mécanismes de repli insuffisants. Voici un registre des modes de défaillance pour les équipes qui mettent de véritables processus en production.
AvancéPlus de contenus sur ce thème
Le paysage des agents – enseignements tirés de leur mise en production
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11 min de lectureLangGraph, CrewAI ou API directe : choisir un framework d’agents en 2026
En 2026, les frameworks d’agents sont plus matures, mais le choix n’est pas plus clair. LangGraph, CrewAI, Pydantic AI, OpenAI Agents SDK et les API directes conviennent chacun à certaines équipes et certains projets, jamais à tous. Voici une comparaison honnête et un cadre de décision.
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13 min de lectureConcevoir des agents qui ne bouclent pas indéfiniment
Les boucles infinies ou quasi infinies figurent parmi les défaillances les plus courantes des agents en production : ils réessaient, se dispersent et consomment des tokens sans progresser. Voici les schémas architecturaux qui garantissent leur terminaison, même pour les tâches difficiles.
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12 min de lectureAgents d'utilisation d'ordinateur et de navigation en production
Les démonstrations d'agents d'utilisation d'ordinateur et de navigation deviennent virales. Les déploiements en production à grande échelle prennent une autre forme — périmètre restreint, garde-fous solides, expérience utilisateur soigneusement conçue. Les modèles qui fonctionnent, les échecs récurrents et l'équation économique réelle.
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12 min de lectureIngénierie du contexte : gérer des fenêtres d’un million de tokens sans dégradation
Les fenêtres de contexte d’un million de tokens existent, mais la qualité se dégrade bien avant cette limite. L’ingénierie du contexte consiste à les utiliser efficacement : quoi inclure, résumer ou rechercher à la demande, et quels schémas préservent la qualité lorsque le contexte augmente.
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12 min de lectureOptimisation des coûts d'inférence : mise en cache des prompts, routage et contrôle de la sortie
Les bonnes techniques permettent de réduire les coûts d'inférence des grands modèles de langage (LLM) de 60 à 90 %. Mise en cache des prompts, routage des modèles, contrôle des sorties, traitement par lots et quelques méthodes moins connues. Les chiffres, les modèles et la discipline de production qui distinguent une inférence bien gérée d'une facture incontrôlée.
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13 min de lectureCréer des évaluations qui détectent vraiment les régressions
La plupart des suites d’évaluation semblent impressionnantes, mais ne détectent pas les régressions réelles. Des évaluations pertinentes exigent des jeux de données soigneusement construits, des métriques sensibles, des juges étalonnés et une culture de confiance. Voici les pratiques des équipes qui maîtrisent cette discipline.
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13 min de lectureFine-tuning en 2026 : quand LoRA surpasse le RAG et comment s’en passer de cluster
Le fine-tuning avec LoRA est désormais accessible : vous pouvez affiner un modèle sur un ordinateur portable ou louer un GPU pendant une heure. Voici les approches efficaces, les situations où le fine-tuning surpasse le RAG et un flux de travail complet, de la préparation des données à la production.
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14 min de lectureMCP à partir de zéro : créer un serveur de production en TypeScript
Créer un serveur Model Context Protocol (MCP) de production exige davantage que de relier quelques outils. Voici les schémas de conception, l’authentification, la gestion des erreurs, la diffusion continue, l’observabilité et les réalités opérationnelles qui rendent un serveur MCP utile à grande échelle.
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12 min de lectureConcevoir des outils MCP que les LLM utilisent réellement correctement
La plupart des outils MCP que nous rencontrons sont techniquement corrects, mais pratiquement inutiles. Les LLM les ignorent, les utilisent mal ou les appellent sans discernement. Voici les principes permettant de concevoir des outils qu’ils adoptent naturellement, avec des exemples d’erreurs courantes et leurs corrections.
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12 min de lectureConstruire une mémoire pour les agents de longue durée
Les agents ont besoin d'une mémoire qui dépasse la fenêtre de contexte. L'architecture de la mémoire à long terme — ce qu'il faut stocker, quand le récupérer, comment oublier — détermine si les agents donnent l'impression de vous 'connaître' ou repartent de zéro à chaque conversation. Les modèles et les compromis en production.
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10 min de lectureOrchestration multi-modèle : routage selon le coût, la latence et la qualité
Utiliser un seul modèle pour tout est une erreur de débutant. Les systèmes d'IA en production routent les différentes demandes vers différents modèles — et économisent 60 à 90 % sur les coûts tout en améliorant la qualité. Les modèles, la logique de routage et les compromis.
Intermédiaire
12 min de lectureObservabilité des applications LLM : suivi, coûts, latence, dérive de la qualité
Les applications LLM présentent des modes de défaillance particuliers que l’observabilité traditionnelle ne détecte pas. Voici comment tracer les flux en plusieurs étapes, suivre des coûts pouvant varier d’un facteur 100 par appel, surveiller la dérive de qualité et analyser à grande échelle les informations inventées.
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12 min de lectureConstruire un RAG de production : ingestion, embeddings, recherche, reclassement et évaluation
Un pipeline RAG de production comporte six étapes, chacune régie par des principes qui déterminent la qualité. Voici l’architecture, les choix propres à chaque étape et la discipline d’évaluation itérative qui distinguent un RAG efficace d’un système décevant.
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14 min de lectureInjection de prompt et sécurité des LLM : modèles de menaces et défense en profondeur
L'injection de prompt est une catégorie permanente de risque pour la sécurité des LLM, et non une erreur de rédaction de prompt. Un guide de production consacré aux modèles de menaces, aux frontières des données, aux autorisations des outils, aux tests de régression, à la surveillance et à la réponse aux incidents.
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12 min de lectureChoisir entre le prompting, le RAG et le fine-tuning (et quand les combiner)
Le prompting, le RAG et le fine-tuning sont les trois principaux leviers permettant d’adapter un LLM à votre problème. Chacun convient à certaines situations et non à d’autres. Voici un cadre de décision, leurs coûts réels et les architectures de production où leur combinaison excelle.
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13 min de lectureLancer un produit fondé sur un LLM : tarification, marges et piège de l'absence de barrière concurrentielle
Les produits fondés sur un LLM ont une économie plus complexe que les SaaS traditionnels : coûts variables proportionnels à l'usage, marges comprimées par l'inférence, risque de banalisation et concurrents utilisant les mêmes modèles de fondation. Comment construire un produit réellement défendable, et quels schémas conduisent les startups d'IA à disparaître ?
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13 min de lectureSorties structurées et appels de fonctions : les schémas adaptés à la production
Les sorties structurées et les appels de fonctions permettent de passer d’un « LLM qui génère du texte » à un « système qui exécute des tâches ». En production, les schémas, la gestion des erreurs, l’idempotence et la dégradation progressive comptent davantage que le seul mode JSON.
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Plongée au cœur des LLM comme ChatGPT
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Andrej Karpathy : Le logiciel change à nouveau
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LangSmith en 10 minutes
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Instrumentation et évaluation des LLM
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Ingénierie de prompts en IA : une plongée approfondie
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Initiation aux prompts | Code avec Claude
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Les agents IA verticaux pourraient être 10 fois plus importants que le SaaS
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Pydantic est tout ce dont vous avez besoin : Jason Liu
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