Mise en production et exploitation de l'IA
Passer de la preuve de concept au service que vos équipes utilisent chaque jour, avec le suivi de la qualité des réponses, des coûts et des incidents.
Du prototype au service · qualité, coûts, incidents · Québec par défaut
- Format
- Mise en service, puis exploitation continue
- Avec qui
- Votre TI et les responsables du service dans les lignes d'affaires
- Vous repartez avec
- Un service d'IA en usage quotidien, avec ses indicateurs de qualité, de coûts et d'incidents
- Ensuite
- L'évolution du service avec l'Équipe de dev IA, ou un nouveau cas d'usage
À qui s'adresse la mise en production de l'IA
La mise en production concerne les organisations dont une preuve de concept a montré que l'idée fonctionne, mais qui ne peuvent pas encore compter dessus au quotidien.
- Une preuve de concept concluante est restée à l'état de prototype, sans accès contrôlés ni exploitation.
- Des utilisateurs réclament l'outil au quotidien, et la TI hésite à le soutenir sans garde-fous.
- Les coûts d'usage des modèles inquiètent, et personne ne sait encore ce que coûterait un usage généralisé.
- Vous avez besoin de suivre les incidents et la qualité des réponses, mais aucun indicateur n'existe pour l'instant.
Du prototype au service, en quatre étapes
- Reprise de la preuve de concept : ce qui tient est conservé, le reste est durci pour un usage quotidien.
- Mise en service : intégration à vos outils et à vos accès, avec l'hébergement choisi.
- Suivi : qualité des réponses, coûts d'usage et incidents, mesurés en continu.
- Exploitation : correction des incidents, mises à jour des modèles et revue régulière des indicateurs.
Hébergement au Québec par défaut, en France si votre activité l'exige.
Voir les modèles souverains →Comment on exploite un service d'IA au quotidien
La reprise commence par un tri : ce que la preuve de concept a de solide est conservé, le reste est durci pour tenir un usage quotidien. Le service est ensuite relié à vos outils et à vos accès, sur l'hébergement que vous avez choisi, le Québec par défaut. Un prototype tolère des pannes et des réponses inégales ; un service que des équipes utilisent chaque jour ne les tolère pas, et c'est là que va la plus grande partie de l'effort de durcissement.
L'exploitation repose sur trois mesures suivies en continu : la qualité des réponses, le coût d'usage des modèles et les incidents. Elles servent à décider quand corriger, quand ajuster un réglage et quand mettre à jour un modèle, plutôt que de réagir aux plaintes des utilisateurs. Une revue régulière de ces indicateurs avec vos responsables de service garde la trace de l'évolution du service et rend les coûts visibles avant qu'ils ne surprennent.
Ce que vous obtenez
Un service d'IA en usage quotidien
Le prototype devient un service relié à vos outils et à vos accès, avec les garde-fous d'un outil utilisé chaque jour, hébergé au Québec par défaut.
Indicateurs de qualité, coûts et incidents
Le suivi continu de la justesse des réponses, du coût d'usage des modèles et des incidents ouverts, présenté à vos responsables de service lors de chaque revue régulière.
Une exploitation continue
Les incidents sont pris en charge jusqu'à leur résolution, les modèles sont mis à jour et les indicateurs sont revus régulièrement pour que le service garde la qualité attendue.
Après la mise en production de l'IA, faire évoluer le service
Un service en usage attire des demandes : une fonction à ajouter, une source à brancher, un nouveau groupe d'utilisateurs. L'équipe de dev IA peut en prendre le développement, sous validation humaine, pendant que l'exploitation continue de suivre les indicateurs. Pour un besoin différent, on repart d'une preuve de concept sur le nouveau cas plutôt que d'étendre le service existant à l'aveugle.
Questions fréquentes
Quelle différence entre une preuve de concept et un service en production ?
La preuve de concept montre que l'idée fonctionne sur un cas. Un service en production tient chaque jour, avec des accès contrôlés et un suivi de la qualité des réponses, des coûts et des incidents.
Que suit-on une fois le service en exploitation ?
Trois choses : la qualité des réponses (sont-elles justes et conformes à vos règles), les coûts d'usage des modèles et les incidents. Ces indicateurs servent à décider quand corriger, ajuster ou mettre à jour.
Où le service est-il hébergé ?
Au Québec par défaut. La souveraineté est une option selon votre besoin : en France si votre activité l'exige, ou sur votre propre infrastructure. La page Modèles souverains détaille les options.
Que devient un incident sur un service d'IA en exploitation ?
Il est consigné, suivi jusqu'à sa résolution et rapproché des indicateurs de qualité et de coûts, ce qui montre s'il révèle un défaut ponctuel ou une dérive du service. Les modalités de reprise et de disponibilité se définissent avec vous à la mise en service.