LLMOps, evals et garde-fous
Evals, traces, garde-fous et maîtrise des coûts : la couche d’exploitation des applications LLM.
Lancer une fonction IA est la partie facile ; la garder juste, sûre et abordable quand les prompts, les modèles et les données changent, c’est le vrai travail. Nous mettons en place la couche d’exploitation autour de vos applications LLM : suites d’evals et LLM-as-a-judge qui notent chaque version, traces qui montrent ce que le modèle a vu et fait, garde-fous qui bloquent les entrées et sorties à risque, maîtrise des coûts et de la latence avec routage des modèles, pour une qualité mesurée, pas supposée.
01 / Ce que cela résout
Jeux de référence et juges qui notent exactitude, ancrage, ton et règles, pour qu’un changement de prompt ou de modèle ne dégrade rien en silence.
Traces des prompts, recherches, appels d’outils et réponses, reliées aux utilisateurs et aux versions, pour déboguer vite.
Contrôles de prompt injection, fuite de données, hors-sujet et contenu à risque, en entrée comme en sortie.
Coût par requête et par fonction, cache et routage vers des modèles plus petits quand la qualité le permet.
02 / Stack
Standard du secteur, ennuyeux dans le bon sens : des outils d’avenir, que le prochain ingénieur connaîtra aussi.
Traces et observabilité
Langfuse
Traces et analytique LLM open source
OpenTelemetry
Standard de télémétrie neutre
MLflow
Suivi d’expériences et évaluation
Arize Phoenix
Observabilité LLM open source
Évaluation
LLM-as-a-judge
Notation par un modèle selon des critères clairs
Golden datasets
Jeux de test issus du trafic réel
Promptfoo
Tests de prompts et de régression en CI
Ragas
Métriques de qualité de recherche et de RAG
Garde-fous et contrôle
Guardrail models
Contrôles de sécurité en entrée et en sortie
LLM gateway
Un point d’entrée pour routage, limites et clés
Prompt registry
Prompts versionnés avec retour arrière
Semantic caching
Réutiliser les réponses aux questions répétées
03 / Approche
Nous convenons avec vous de ce qu’est une bonne réponse et en faisons des critères et des cas de test avant tout réglage.
Chaque changement de prompt, de modèle ou de données lance la suite ; une régression bloque la version comme un test en échec.
Le routage envoie le simple vers de petits modèles économiques et le difficile vers les plus puissants, avec repli.
Notation d’un échantillon du trafic réel et alertes quand la qualité, le coût ou la latence bougent.
04 / Standards
Nous respectons les standards du secteur et des méthodes éprouvées sur chaque projet : c’est ce qui fait tenir le devis.
05 / Infrastructure
Bonnes questions
Des réponses franches aux questions posées avant de démarrer.
Parce que leur comportement change quand on modifie un prompt, qu’on change de modèle ou qu’on met à jour les données, et rien dans une suite de tests classique ne le remarque. Les evals transforment le « ça a l’air d’aller » en qualité mesurée (exactitude, ancrage dans les sources, ton, respect des règles) vérifiée avant chaque version.
Réalisations liées
Nos projets et produits qui ont mobilisé ce service.
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