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Trente-six guides techniques relient le vocabulaire recherché par les équipes à l’architecture, la mesure, la preuve et l’autorité. Pas de glossaire IA générique : chaque page termine dans une décision d’ingénierie.
L’objet d’ingénierie est la réalisation complète. Le modèle n’est qu’un composant possible parmi les données, la mémoire, le routage, les outils, les règles, les vérificateurs et le runtime.
Architecture IA d’entreprise : concevoir le système complet
Comment concevoir une architecture IA d’entreprise qui relie modèles, données, mémoire, outils, vérification, autorité et exploitation.
Ouvrir le guideAudit de système IA : mesurer avant de remplacer
Méthode d’audit d’un système IA complet : baseline, cartographie des défaillances, dépendances, coûts, preuves et décisions de transformation.
Ouvrir le guideTransformation de système IA : du modèle à la réalisation
Transformer un système IA existant par interventions mesurées : spécialisation, composition, vérification, rematérialisation et qualification.
Ouvrir le guideArchitecture IA de production : identité, contrôle et reprise
Les exigences d’une architecture IA de production : identité exacte, observabilité, contrôles, refus, rollback et requalification.
Ouvrir le guideArchitecture IA hybride : neural, déterministe et vérifiable
Composer modèles neuronaux, retrieval, règles, solveurs et vérificateurs sans déduire la sûreté du système de celle de ses composants.
Ouvrir le guideSystèmes IA composables : interfaces, état et preuves
Concevoir des systèmes IA composables avec contrats d’interface, état explicite, routage, isolation des erreurs et preuves de composition.
Ouvrir le guideLa confidentialité et la souveraineté sont des propriétés du système exécuté : flux réseau, données, télémétrie, dépendances, mises à jour, sauvegardes et autorité doivent appartenir au même périmètre contrôlé.
LLM privé : au-delà du simple modèle local
Déployer un LLM privé avec données, runtime, observabilité, contrôle d’autorité et dépendances externes explicitement maîtrisés.
Ouvrir le guideIA on-premise : architecture, coût et contrôle opérationnel
Concevoir une IA on-premise en évaluant matériel, modèles, données, mises à jour, observabilité, sécurité et coût total d’exploitation.
Ouvrir le guideIA souveraine : contrôler plus que l’hébergement
Une architecture d’IA souveraine doit maîtriser identité, données, runtime, modèles, décisions, dépendances et capacité de remplacement.
Ouvrir le guideIA air-gapped : exécuter sans dépendance réseau
Concevoir une IA isolée du réseau avec artefacts transportables, vérification d’intégrité, mises à jour contrôlées et journalisation locale.
Ouvrir le guideDéploiement IA local : choisir une réalisation adaptée
Déployer une IA localement en alignant modèle, quantification, mémoire, contexte, débit, confidentialité et comportement de repli.
Ouvrir le guideIA privée sans API cloud : ce qu’il faut réellement isoler
Construire une IA privée sans API externe en maîtrisant inférence, embeddings, retrieval, télémétrie, mises à jour et journaux.
Ouvrir le guideÉvaluer un système IA consiste à relier une capacité, un objet exact, un protocole, des observations et une règle de décision. Un score isolé n’est pas une qualification.
Évaluation LLM : mesurer la capacité réellement requise
Évaluer un LLM avec contrats de comportement, jeux protégés, robustesse OOD, exactitude de schéma et comparaison à une baseline.
Ouvrir le guideÉvaluation RAG : retrieval, grounding et réponse finale
Évaluer un système RAG en séparant qualité de recherche, couverture, fidélité aux sources, génération, refus et coût.
Ouvrir le guideÉvaluation d’agents IA : trajectoires, outils et autorité
Évaluer un agent IA au-delà du résultat final : plan, appels d’outils, état, coûts, permissions, récupération et refus.
Ouvrir le guideFiabilité IA : borner le comportement plutôt que promettre l’absolu
Ingénier la fiabilité d’un système IA avec scénarios d’échec, OOD, répétitions, refus, vérification et limites déclarées.
Ouvrir le guideObservabilité IA : relier chaque sortie à son exécution
Mettre en place une observabilité IA utile : identité de release, entrées bornées, décisions, outils, latence, coûts et erreurs.
Ouvrir le guideBenchmark de système IA : comparer des réalisations complètes
Comparer des systèmes IA sur qualité, robustesse, latence, mémoire, coût, dépendances et comportement d’échec.
Ouvrir le guideLe coût se réduit au niveau de la réalisation : éviter des appels, raccourcir le contexte, quantifier, router ou rematérialiser une responsabilité peut compter davantage que l’optimisation isolée du modèle.
Réduire les coûts d’inférence LLM au niveau du système
Réduire le coût LLM par routage, contexte, quantification, cache, spécialisation et rematérialisation des fonctions déterministes.
Ouvrir le guideFaire tourner un LLM sur CPU : méthode et limites
Évaluer un LLM sur CPU avec quantification, mémoire, contexte, débit, concurrence et gates de capacité explicites.
Ouvrir le guideIA CPU-native : distribuer les responsabilités sans GPU
Concevoir une réalisation IA CPU-native avec petit modèle, règles, retrieval, vérification et décision déterministe.
Ouvrir le guidePetits modèles ou grands modèles : décider par la preuve
Comparer petits et grands modèles selon capacité, robustesse, latence, mémoire, coût et rôle dans l’architecture complète.
Ouvrir le guideDistillation LLM : transférer une capacité sans supposer l’équivalence
Utiliser la distillation pour transférer une capacité bornée vers un modèle plus petit, puis tester robustesse et pertes résiduelles.
Ouvrir le guideQuantification de modèle : mesurer le coût de la compression
Choisir une quantification en mesurant mémoire, débit, latence, fidélité, robustesse et compatibilité du runtime.
Ouvrir le guideUne capacité ne confère pas une autorité. Les systèmes critiques doivent séparer ce qui propose, ce qui vérifie, ce qui permet et ce qui exécute.
Vérification déterministe de l’IA : contrôler les actions critiques
Séparer proposition probabiliste et validation déterministe pour les schémas, montants, politiques et actions critiques.
Ouvrir le guidePortes d’autorité IA : qui peut proposer, décider et exécuter ?
Concevoir des authority gates qui séparent proposition, permission, exécution et journalisation dans un système IA.
Ouvrir le guideIA fail-closed : refuser lorsque la preuve manque
Implémenter un comportement fail-closed avec preuves requises, schémas stricts, timeouts et refus explicites.
Ouvrir le guideÉvaluation OOD : tester ce que le système n’a pas appris
Construire une évaluation hors distribution qui mesure généralisation, détection d’inconnu, refus et régressions collatérales.
Ouvrir le guideRéduire les hallucinations IA par l’architecture
Réduire les hallucinations avec grounding, schémas, vérification, refus, séparation d’autorité et mesure des causes.
Ouvrir le guideLes claims doivent terminer dans des preuves inspectables. Identité, provenance, mesure, adjudication, qualification et autorité restent des dimensions distinctes.
IA fondée sur les preuves : de la claim au receipt
Relier chaque affirmation IA à une mesure, une identité, un protocole, un rôle de preuve et une limite de portée.
Ouvrir le guideSystèmes IA qualifiés : un verdict borné, pas un label universel
Comprendre la qualification AMF : réalisation exacte, mission, preuves admissibles, règle gelée, verdict et autorité limitée.
Ouvrir le guideLineage d’un système IA : reconstruire chaque transformation
Tracer parents, données, opérateurs, artefacts, mesures et décisions afin de reconstruire la lignée d’une réalisation IA.
Ouvrir le guideProvenance de modèle IA : poids, données et limites de claim
Documenter la provenance d’un modèle avec parent pinned, dataset receipts, code, paramètres, licences et transformations.
Ouvrir le guideMission Contract IA : fixer l’objectif avant la technologie
Définir objectif, contraintes, interdictions, budget, jeux de preuve, hard gates et conditions d’arrêt avant l’expérimentation.
Ouvrir le guideRematérialisation de capacité : changer de substrat sous contrat
Tester si une capacité observée peut être reconstruite dans un modèle, une règle, un retrieval, un solveur ou une composition différente.
Ouvrir le guideRendre le Transformer optionnel sans dogme anti-modèle
Utiliser le Transformer comme composant, teacher ou source scientifique, puis tester s’il doit survivre dans la réalisation finale.
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