LLMOps en action : Ce à quoi ressemble vraiment la GenAI prête pour l'entreprise en 2025

L'IA générative a quitté le laboratoire pour entrer dans les opérations quotidiennes.

Les entreprises les plus avant-gardistes considèrent désormais l'IA comme un système critique pour l'entreprise. Ce changement entraîne de nouvelles attentes en matière de fiabilité, de gouvernance et de rendement mesurable. En 2025, les organisations qui obtiennent les meilleurs résultats partagent une approche commune fondée sur les opérations de modèles linguistiques à grande échelle (LLMOps), la génération augmentée par récupération (RAG) et une responsabilité claire quant à la manière dont l'IA est conçue, déployée et surveillée.

Ce que signifient les LLMOps et les RAG

À mesure que l'IA s'implante dans les industries, deux fondements techniques sont apparus comme essentiels pour la fiabilité de l'entreprise : LLMOps et RAG. La compréhension de ces deux aspects aide les dirigeants à prendre des décisions plus judicieuses en matière d'investissement et d'embauche.

LLMOps (Large Language Model Operations) désigne l'ensemble des processus et des outils qui aident les organisations à gérer le cycle de vie des grands modèles de langage, tels que ceux utilisés dans les systèmes d'IA générative. Il emprunte les principes de DevOps et de MLOps, en se concentrant sur le contrôle des versions, les pipelines de déploiement, les cadres d'évaluation et la surveillance des performances. Avec LLMOps en place, les entreprises peuvent :

• Déployer des modèles d'IA en toute sécurité et de manière cohérente au sein des équipes
• Suivre les mises à jour et les annuler si nécessaire
• Mesurer la précision, la tonalité et la conformité du modèle avant et après le lancement.
• Gérer les coûts en contrôlant l'utilisation du calcul et l'efficacité de l'inférence

Concrètement, les LLMOps aident les entreprises à considérer l'IA non pas comme une expérience, mais comme un élément essentiel de leur infrastructure numérique.

Génération améliorée par récupération (RAG) est un modèle de conception qui relie de grands modèles de langage à des sources de données vérifiées en temps réel. Au lieu de s'appuyer uniquement sur ce sur quoi un modèle a été formé, les systèmes RAG “récupèrent” les documents ou enregistrements pertinents au moment de la requête, en utilisant ces informations pour “augmenter” la réponse du modèle. Cela signifie que :

• Les résultats sont fondés sur des informations actuelles et précises.
• Le système peut expliquer d'où proviennent les informations
• Les entreprises peuvent contrôler la qualité des données et réduire le risque de réponses hallucinées.

Pour les dirigeants, le RAG se traduit par des résultats d'IA plus fiables, plus explicables et plus conformes aux attentes en matière de marque et de réglementation.

De l'expérimentation au fonctionnement quotidien

Les premiers projets d'IA ont souvent été menés dans des parties isolées de l'entreprise, produisant une valeur limitée en raison de l'absence d'infrastructure partagée et de supervision. Les systèmes d'IA d'entreprise d'aujourd'hui ressemblent à des plateformes logicielles matures. Ils intègrent dès le départ des pipelines de déploiement, le contrôle des versions, l'observabilité et des garde-fous normalisés.

Les mises en œuvre solides reposent généralement sur trois piliers :

• LLMOps pour la cohérence et le contrôle : Les messages-guides et les modèles sont versionnés, les déploiements s'effectuent selon des processus structurés et l'évaluation a lieu à la fois avant et après la publication.
• RAG - conception native pour la fiabilité : Les modèles récupèrent des données contextuelles en temps réel à partir de sources fiables afin de garantir des résultats fondés et de réduire les dérives.
• La gouvernance comme pratique courante : Les politiques, les rôles et la surveillance permettent de maintenir les systèmes alignés sur les exigences en matière de sécurité, de confidentialité et de marque.

Les dirigeants qui souhaitent développer ces capacités ont besoin des bonnes personnes. Le groupe Tenth Revolution aide les organisations à trouver et embaucher des professionnels avec les LLMOps et l'expertise en ingénierie de plateforme pour construire une livraison sûre et reproductible de l'IA. 

A quoi ressemblent les LLMOps dans la pratique

LLMOps transforme l'IA de prototypes expérimentaux en systèmes d'entreprise fiables. Des équipes d'exploitation de l'IA matures :

• Suivre les versions des messages-guides, des modèles et des ensembles de données afin que les mises à jour restent traçables et réversibles.
• Automatiser les tests pour évaluer la précision, la tonalité, la sécurité et la régression avant la production
• Contrôler les paramètres en temps réel tels que la latence, l'utilisation des jetons et les taux d'erreur grâce à des tableaux de bord centralisés.
• Gérer les coûts grâce à une visibilité partagée sur l'utilisation du GPU et l'efficacité de l'inférence

Cette structure réduit les risques et donne aux dirigeants l'assurance que les systèmes d'IA fonctionnent comme prévu.

Pourquoi RAG-native est devenu la norme

La génération augmentée par récupération, ou RAG, relie les modèles d'IA à des sources de connaissances vérifiées et contrôlées. Cela signifie que les réponses sont fondées sur des données réelles, produisant des résultats fiables et explicables. Les architectures RAG efficaces utilisent la recherche hybride, le découpage en morceaux qui préserve le contexte et les boucles de rétroaction pour affiner la qualité de la recherche au fil du temps.

Il en résulte une plus grande exactitude des faits, une meilleure traçabilité et une plus grande confiance des utilisateurs. Pour les dirigeants, cela signifie également que la conformité et la gouvernance sont plus faciles à démontrer.

Si votre entreprise construit des pipelines RAG ou une plateforme de données prête pour l'IA, il est essentiel d'embaucher les bons talents. Le groupe Tenth Revolution aide les organisations à trouver et embaucher des professionnels compétents en matière de conception, d'indexation et d'évaluation de la recherche, qui peuvent garantir que les modèles fournissent des résultats fiables et de grande qualité. 

La gouvernance et l'évaluation au quotidien

À mesure que l'IA s'intègre dans les opérations quotidiennes, la gouvernance doit passer de la théorie à la pratique. De nombreuses entreprises mettent désormais en place des conseils internes sur l'IA, intègrent un contrôle humain pour les flux de travail sensibles et conservent des pistes d'audit qui documentent la manière dont chaque résultat a été généré.

Les cadres d'évaluation évoluent également au-delà de la précision technique. Les programmes d'IA modernes mesurent l'impact sur l'entreprise, l'alignement de la conformité et les résultats en matière d'expérience client, parallèlement à la performance du modèle. Cette surveillance holistique garantit que l'IA reste un moteur de valeur à long terme plutôt qu'une expérimentation à court terme.

Les priorités des dirigeants en 2025

Pour parvenir à une IA fiable, responsable et évolutive, les dirigeants doivent se concentrer sur cinq priorités essentielles :

1. Constituer des équipes pluridisciplinaires : Réunir très tôt les responsables des données, de la sécurité, des finances, du droit et de l'entreprise afin d'équilibrer l'innovation et la gouvernance.
2. Fixer des normes d'évaluation : Définir les critères de réussite, les seuils de risque et les processus de repli avant la mise en service des modèles.
3. Adopter les modèles RAG-first : Les réponses de l'IA doivent être fondées sur des sources de connaissances validées et actuelles.
4. Maîtriser les coûts d'exploitation : Traiter les dépenses de GPU et d'inférence comme des indicateurs financiers clés.
5. Embaucher pour les LLMOps : Recherchez des professionnels qui comprennent la conception des pipelines, l'observabilité et la gouvernance de l'IA.

Avec ces fondations en place, les organisations peuvent opérationnaliser l'IA en toute confiance et démontrer un retour sur investissement clair.