Comment l'ingénierie des plateformes d'IA et les LLMOps normalisent la GenAI

Au cours des deux dernières années, l'adoption de l'IA générative par les entreprises a été marquée par l'enthousiasme, mais aussi par l'incohérence. Différentes équipes au sein d'une même organisation ont expérimenté de grands modèles linguistiques dans le cadre de projets pilotes isolés, chacune construisant ses propres systèmes de recherche, ses propres garde-fous ou ses propres cadres d'évaluation. Il en est résulté des progrès fragmentés : quelques cas d'utilisation prometteurs, mais peu de normalisation.

Ce modèle est en train de changer. Une nouvelle vague d'ingénierie des plateformes d'IA, associée à la discipline des LLMOps, met de l'ordre dans l'expérimentation. Les entreprises se rendent compte que si elles veulent que l'IA générative et les applications agentiques évoluent en toute sécurité, elles ont besoin de plateformes partagées, de composants réutilisables et de pratiques opérationnelles de niveau production.

Pourquoi les plateformes deviennent-elles essentielles ?

Si vous considérez encore l'IA générative au pire comme une preuve de concept et au mieux comme un chatbot, vous êtes à la traîne. Les organisations déploient :

• Systèmes RAG 2.0 offrant une recherche fiable grâce à la recherche hybride et au découpage hiérarchique.
  
  
• Des cadres d'évaluation pour contrôler la précision, les taux d'hallucination et l'alignement de la marque.
  
  
• Des tableaux de bord d'observabilité qui permettent de suivre les coûts, la latence et la dérive des modèles.
  
  
• Des garde-fous qui assurent la conformité et empêchent les résultats toxiques ou biaisés.
  
  
• Orchestration multi-modèle qui achemine les requêtes vers le modèle le plus efficace ou le plus spécialisé.
  
  

Construire ces capacités en silos gaspille des ressources et ralentit l'adoption. Les équipes d'ingénierie des plates-formes interviennent pour créer des bases communes sur lesquelles toutes les unités opérationnelles peuvent s'appuyer.

Les outils sont puissants, mais ils n'apportent de la valeur que lorsque les bonnes personnes sont en place pour les construire et les entretenir. Le groupe Tenth Revolution met en relation les entreprises avec des spécialistes des plateformes d'IA et des LLMOps. qui peuvent transformer des projets pilotes fragmentés en systèmes évolutifs et prêts à la production.

Leçons tirées des premiers utilisateurs

Certaines entreprises ont déjà commencé à traiter les plateformes d'IA comme une infrastructure de premier ordre.

• Les entreprises de services financiers mettent en place des cadres d'évaluation centralisés pour s'assurer que chaque modèle de contact avec la clientèle répond aux mêmes normes de conformité et d'explication.
  
  
• Les détaillants investissent dans l'orchestration multi-modèle, acheminant les requêtes de faible valeur vers des modèles moins coûteux tout en préservant une capacité supérieure pour les charges de travail de grande valeur.
  
  
• Les organismes de santé déploient des piles d'observabilité qui surveillent le coût et la latence en temps réel afin d'équilibrer les performances et les contraintes budgétaires.
  
  

Le fil conducteur est la cohérence. En définissant des modèles réutilisables, les entreprises réduisent les doublons, améliorent la fiabilité et accélèrent l'adoption par les différents services.

La cohérence à ce niveau nécessite des équipes qualifiées qui comprennent l'observabilité, la conformité et l'orchestration. Le groupe Tenth Revolution fournit les talents technologiques de confiance qui peuvent intégrer ces pratiques, donnant ainsi aux dirigeants l'assurance que l'IA est développée de manière responsable.

Façonner la prochaine vague d'IA d'entreprise

L'évolution vers la normalisation reflète les cycles technologiques antérieurs. DevOps et l'ingénierie de plateforme ont remodelé la manière dont les logiciels étaient livrés. Les MLOps ont apporté de la rigueur aux pipelines d'apprentissage automatique. Aujourd'hui, l'ingénierie des plateformes d'IA et les LLMOps jouent le même rôle pour l'IA générative.

Il en résultera une base plus stable pour la prochaine génération d'applications, en particulier les flux de travail agentiques, c'est-à-dire des systèmes autonomes capables de répondre à des questions et d'exécuter des tâches à travers des API, des bases de données et des systèmes d'entreprise. Sans observabilité, évaluation et garde-fous partagés, ces flux de travail seraient trop risqués pour être mis à l'échelle. Avec eux, ils peuvent devenir des outils commerciaux fiables.

L'essentiel pour les cadres

Pour les chefs d'entreprise, l'idée clé est que l'adoption de l'IA dépendra de plus en plus de plateformes partagées, et non d'équipes isolées. Investir dans l'ingénierie des plateformes d'IA présente plusieurs avantages :

• Réduction des coûts grâce à l'élimination des infrastructures en double et à l'utilisation efficace de plusieurs modèles.
  
  
• Amélioration de la conformité par l'application des mêmes garde-fous et cadres d'audit dans toute l'entreprise.
  
  
• Déploiement plus rapide grâce à l'accès des équipes à des pipelines RAG, des outils d'observabilité et des cadres d'évaluation préétablis.
  
  
• Préparation future à des applications agentiques qui exigeront des fondations fiables et normalisées.
  
  

Les entreprises qui s'engagent dans cette voie iront au-delà des projets pilotes dispersés et feront de l'IA une capacité opérationnelle. Celles qui ne le font pas risquent la fragmentation, la spirale des coûts et des performances incohérentes.