Publié le 24/04/25

L'architecture IA : la clé d'un projet évolutif et performant

Arthur Guillermin Hazan

8 minutes

Dans un monde prochain ou les Agents IA seront en capacité d’autonomiser et d’automatiser certaines tâches, il nous parait primordial de se poser la question de leur construction, de leur déploiement, et de s’assurer de leur bon fonctionnement. Car bien au-delà de simples chatbots intelligents, c’est bien des outils SaaS, des usines logicielles ou même des sites ultra personnalisés à l’IA que nous nous apprêtons à développer.

Chez ARNEO, nous sommes convaincus que la réussite d'un projet d'intelligence artificielle repose sur des bases solides et une approche open source. Rien de nouveau, c'est vrai pour tout projet digital, IA ou non.

Mais attendez, l'article est déjà fini ? Pas si vite ! Nous avons quelques astuces à partager, issues de nos explorations et projets récents.

Laissez-nous vous expliquer comment construire des solutions évolutives utilisant des modèles de langage, sur une infrastructure solide.

L'architecture IA : bien plus qu'une simple structure technique

Quand on parle d'architecture IA, on pourrait penser à un ensemble de schémas complexes et de jargon technique. Spoiler, c'est vrai ! Mais nous allons vulgariser tout ça. Imaginez construire un bâtiment. D’abord on réalise une étude de terrain, on détermine les bons matériaux, on élabore des plans solides et on contrôle chaque étape de la construction, pour s’assurer qu’à la fin, le bâtiment réalisé réponde à tous les critères / normes / cahier des charges. Chaque micro-rouage ou petit élément a sa place et son rôle, contribuant à un ensemble harmonieux et fonctionnel. Et bien le choix d’une architecture technique, c’est la même chose. C’est la base fonctionnelle d’un projet digital.

Pourquoi une bonne architecture est-elle cruciale ?

Flexibilité métier : Votre outil métier propulsé par IA doit s'adapter à votre entreprise comme un gant. Il doit évoluer avec vos processus, agissant comme un assistant virtuel qui comprend parfaitement vos besoins.
Performances optimales : Une architecture bien pensée garantit que votre système répond efficacement, même sous une charge accrue.
Maîtrise des coûts : Une architecture IA optimisée dès le départ évite les dépenses superflues à long terme.

(On vous a déjà parlé de la fameuse « boîte noire » engendrée par l’IA ? Cette zone d’ombre où le modèle de langage fait un peu ce qu’il veut ? Eh bien nous on essaye d’ouvrir le capot et de maîtriser un peu mieux ce qu’il se passe dedans).

Nicolas Gras, notre Fullstack AI Engineer chez ARNEO, souligne :

Une architecture IA bien conçue est essentielle pour naviguer dans les complexités des projets d'intelligence artificielle. Elle permet non seulement d'atteindre les objectifs fixés, mais aussi de s'adapter aux défis imprévus avec agilité et efficacité.

Nicolas Gras

Fullstack AI Engineer

Les 4 piliers d'une infrastructure IA réussie : notre approche ARNEO

1. Applicatif : Comment l'IA s'intègre à votre logique métier

L'applicatif représente la logique métier de votre outil IA. Que ce soit un agent IA avec des instructions spécifiques ou un chatbot répondant à des questions ciblées, cette composante est essentielle pour donner du sens à vos données et en tirer des insights pertinents.

L'application interagit avec vos données, qu'elle récupère par différentes techniques :

RAG (Retrieval Augmented Generation)
CAG (Cached Augmented Generation)
MCP (Model Context Protocol)

Nos frameworks et outils applicatifs de prédilection :

LangChain
CrewAI
LangGraph
AI SDK
AutoGen
Smolagent

2. Observabilité : Surveiller et optimiser les performances de votre IA

L'observabilité est essentielle pour assurer le bon fonctionnement et l'optimisation continue de votre système d'IA. Elle permet de surveiller comment le LLM (Large Language Model) traite les informations et de détecter les erreurs ou biais potentiels.

De plus, elle permet d'agréger, classifier et noter les données produites par le LLM. Ces données sont utiles pour créer des jeux de données synthétiques et affiner le modèle pour répondre de manière plus pertinente.

L'observabilité intègre également le feedback des utilisateurs via des interfaces simples telles que des systèmes de notation (thumbs up/down, étoiles, champs libres). Ces retours sont directement intégrés aux processus d'évaluation des réponses et servent à enrichir l'entraînement des modèles pour les rendre plus précis et alignés avec les attentes des utilisateurs.

Notre outil de prédilection : Langfuse

3. Routing : Choisir le bon modèle au bon moment

Le routing permet de sélectionner dynamiquement le meilleur modèle de LLM en fonction de la tâche à accomplir. Cette approche prend en compte différents fournisseurs de LLM (cloud ou self-hosted) pour trouver le modèle le plus adapté à chaque situation.

L'objectif est de trouver le meilleur compromis entre performance et coût, en utilisant des modèles spécialisés pour les tâches simples et des modèles plus puissants pour les problématiques complexes.

Notre outil de prédilection : LiteLLM

4. Sécurité : On ne blague pas avec vos données !

Mais la sécurité c'est aussi anticiper et prévenir les risques d'hallucinations, un phénomène où le modèle génère des informations incorrectes ou non pertinentes. Pour cela, nous mettons en place des mécanismes de vérification rigoureux qui permettent de détecter et de corriger ces erreurs avant qu'elles n'affectent les résultats.

Un autre aspect crucial de la sécurité est la prévention des fuites de données personnelles. Nous veillons à ce que les données sensibles soient protégées et ne soient pas exposées dans les jeux de données utilisés pour l'entraînement ou l'optimisation des modèles. Cela implique la mise en place de barrières de sécurité robustes et de protocoles stricts pour la manipulation des données.

Cela passe aussi par un choix de providers sourcés et des datacenters hébergés en Europe (France principalement), garantissant ainsi une meilleure maîtrise des flux de données et une conformité stricte aux réglementations locales en matière de protection des informations.

En intégrant ces mesures de sécurité, nous garantissons non seulement la fiabilité et la précision des réponses générées par l'IA, mais aussi la protection des informations sensibles, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs et des parties prenantes dans nos solutions.

Notre outil de prédilection : LLM Guard

En intégrant ces mesures de sécurité, nous garantissons la fiabilité et la précision des réponses générées, tout en protégeant les informations sensibles.

Conclusion : Votre projet IA mérite une architecture solide, bien pensée et scalable.

Une architecture IA bien conçue est le socle du succès de vos projets d'intelligence artificielle. Chez ARNEO, nous ne nous contentons pas de suivre les tendances, nous les anticipons pour vous offrir des solutions à l'épreuve du futur pensées par des humains intelligents.

Vous avez un projet IA en tête ? Vous souhaitez optimiser une solution existante ? Nos experts sont là pour vous guider vers le succès. Contactez ARNEO dès aujourd'hui et réfléchissons ensemble ~~à la vie~~ à vos projets IA !

D’après mes analyses

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