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Chapitre 1

Avant-propos : Observabilité des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMs) – Un Pilier Essentiel dans l’Ère de l’IA Générative

Dans un monde où l’intelligence artificielle générative révolutionne notre manière de travailler, un grand groupe français rayonnant à l’international s’est lancé dans une aventure ambitieuse : intégrer ces technologies à la vie professionnelle de dizaines de milliers de ses collaborateurs. Six mois ont suffi pour que l’observabilité des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMs) devienne un enjeu opérationnel majeur. Des questions fondamentales émergent. Comment démêler les processus qui guident les réponses des LLMs ? Qu’en est-il de la traçabilité de ces processus, de la validation de la précision des résultats, et de l’amélioration continue du « Prompt Engineering » pour optimiser les coûts et l’impact environnemental ?

Ces interrogations nous ramènent à un concept originel des années 50, revisité en 2015 avec l’avènement des pratiques de Site Reliability Engineering (SRE) pour décrypter les mystères des applications Cloud Native. L’idée centrale est d’examiner méticuleusement le comportement d’un système – qu’il s’agisse d’une infrastructure, d’une application, d’une plateforme ou d’un modèle LLM – afin de saisir son essence, de repérer les signaux précurseurs d’une éventuelle dégradation et de corriger le tir avant que les problèmes ne se manifestent.