Ingénierie IA

Un modèle peut classifier, générer, résumer, raisonner, chercher ou appeler des outils. Un produit doit décider quand l’utiliser, quel contexte fournir, quelles preuves exiger, ce que l’utilisateur approuve et quoi faire quand la confiance baisse.

Nous concevons donc un sous-système explicite : normalisation des entrées, assemblage du contexte, appel modèle, exécution d’outils, validation, journalisation et sortie utilisateur. Cette structure évite les prompts dispersés et fragiles.

Sans évaluations, le développement IA devient subjectif. Nous construisons tôt des jeux d’exemples, cas adversariaux, régressions, refus, budgets de latence et de coût. Ils ne remplacent pas le jugement produit, mais empêchent les régressions invisibles.

Pour les agents, l’évaluation couvre aussi le choix des outils, les arguments, la récupération après erreur, les limites d’approbation et l’ancrage de la réponse finale dans l’état observé.

Les garde-fous utiles sont du produit normal : permissions, schémas, entrées typées, contrôles déterministes, attribution des sources, limites de fréquence, files de revue et escalade claire.

Nous privilégions des contrôles débogables : sorties structurées, règles en code, seuils, audit, validation humaine pour les actions irréversibles et dégradation propre si un modèle ou service est indisponible.

Les équipes ont rarement besoin d’une démo isolée. Elles ont besoin d’un comportement IA dans un produit, une base de données, une app mobile ou un workflow client déjà existant.

Nous définissons les points d’intégration, les contrats API et les limites de données pour que la couche IA reste compréhensible, testable et maintenable par l’équipe engineering.