CTO et responsables informatiques
Un prototype a impressionné tout le monde, puis a cédé en production.
Évaluations, routage et garde-fous pour que le système tienne sous la charge, sous l'attaque et au fil des changements.
Ingénierie IA en production
Au-delà du RAG : une IA qui résiste à la production
Le RAG est le socle de base. L'IA en production, c'est de l'ingénierie logicielle autour d'un modèle probabiliste.
La plupart des équipes savent construire une démo RAG. Bien moins savent dire si une modification a amélioré ou dégradé le système, contourner un modèle défaillant ou bloquer une injection de prompt avant qu'elle n'atteigne le cœur. Nous concevons le système complet : boucles agentiques, évaluation, optimisation des modèles, LLMOps et garde-fous, hébergés dans l'EU, avec votre code et sans verrouillage.
Ce qui sépare une démo d'un système de production
Une démo de recherche parcourt un dossier de PDF et renvoie ce qui semble similaire. Un système IA de production synchronise des données graphe, vectorielles et SQL avec des API en temps réel, achemine chaque requête à travers une boucle adaptative, mesure la qualité par des évaluations automatisées à chaque déploiement et bascule vers un modèle moins coûteux ou une autre source en cas de défaillance. L'ingénierie IA en production est la discipline qui consiste à construire un logiciel fiable autour d'un composant non fiable, coûteux et non déterministe. C'est le travail que nous réalisons.
- Des évaluations automatisées qui détectent les régressions avant les utilisateurs
- Des garde-fous contre l'injection de prompt et les fuites de PII
- Des passerelles de modèles avec routage, mise en cache et basculement
- Hébergée dans l'EU, neutre vis-à-vis des modèles, votre code, sans verrouillage
Concepteur de démo vs ingénieur IA de production
La distance entre un prototype qui faisait bonne impression et un système qui tient sous la charge, sous l'attaque et au fil des changements.
| Concepteur de démo (RAG uniquement) | Ingénieur IA de production | |
|---|---|---|
| Périmètre des données | Parcourt un dossier de PDF de texte statique. | Synchronise des bases graphe et vectorielles, des tables SQL et des API SaaS en temps réel. |
| Flux du système | Prompt, recherche, réponse. | Routeur adaptatif, boucle multi-agents, contrôle par garde-fous. |
| Tests | Quelques prompts essayés, et ça paraissait bon. | Une suite CI de cas de test sémantiques évaluée à chaque déploiement. |
| Mode de défaillance | Échoue silencieusement ou hallucine librement. | Basculement automatique vers un modèle moins coûteux ou une seconde source. |
Le RAG est un prérequis minimal. Les colonnes de droite sont là où la fiabilité de production se gagne ou se perd.
Les agents décident, agissent, observent
Le RAG est un pipeline linéaire. Un agent exécute une boucle : planifier une étape, appeler un véritable outil, observer le résultat, puis décider de nouveau, avec un état et un point de contrôle humain sur les actions à conséquences.
L'état et la mémoire transportent le contexte d'une étape à l'autre. Un point d'approbation humaine se trouve sur les actions à conséquences, et chaque appel d'outil est borné et audité.
Les cinq piliers
Ce que couvre l'ingénierie IA en production
Au-delà des prompts et de la recherche, cinq disciplines transforment une démo en un système que vous pouvez exploiter, en qui avoir confiance et faire évoluer.
IA agentique et appel d'outils
Des boucles de décision qui appellent de véritables outils, pas un pipeline à un seul passage.
- Des appels d'outils JSON fiables vers de vraies API
- Rôles, état et passations multi-agents
- Usage d'outils borné et audité
- Pas de boucles infinies ni de dérive du contexte
Évaluation et tests
Des tests déterministes pour des systèmes non déterministes. Le plus grand déficit de compétences.
- Évaluations automatisées avec Ragas ou TruLens
- Fidélité, pertinence de la réponse, précision du contexte
- LLM-as-a-judge face à une vérité de référence
- Points de contrôle CI à chaque modification
Optimisation des modèles
Quand le prompting et le RAG ne parviennent pas à obtenir le bon ton ou la bonne logique métier, on change le modèle.
- Fine-tuning LoRA et QLoRA
- Quantization pour la latence et le coût
- Modèles ouverts comme Llama et Mistral
- Ton et comportement métier
LLMOps et infrastructure de production
Traiter le modèle comme un service backend volatil et coûteux.
- Passerelles de modèles et routage (LiteLLM, Portkey)
- Mise en cache sémantique et basculement
- Sortie structurée avec Pydantic
- Garde-fous pour les PII et l'injection de prompt
Gestion avancée du contexte
Structurer l'information pour que le modèle voie toujours le bon contexte.
- Optimisation programmatique des prompts (DSPy)
- Recherche contextuelle
- Budgétisation de la fenêtre de contexte
- Fragments enrichis de métadonnées
La chaîne d'outils
La stack IA de production avec laquelle nous concevons
Indépendante du modèle et ouverte par défaut. Nous choisissons le bon outil par couche et vous le livrons sous forme de votre propre code.
Orchestration
- LangGraph
- CrewAI
- Mastra
- Vercel AI SDK
Évaluation
- Ragas
- TruLens
- LangSmith
- promptfoo
Service et exploitation
- LiteLLM
- Portkey
- vLLM
- Ray
Garde-fous et structure
- Pydantic
- NeMo Guardrails
- Llama Guard
- DSPy
La boucle de production
Chaque modification exécute la même boucle : construire, évaluer, router, protéger, observer, puis réinjecter ce que l'on a appris.
L'évaluation conditionne le déploiement, la passerelle gère le routage, la mise en cache et le basculement, les garde-fous filtrent les entrées et les sorties, et l'observabilité alimente l'itération suivante.
Ce que la qualité de production signifie pour vous
Le même système se lit différemment depuis chaque poste. Voici ce que l'ingénierie IA en production apporte selon le rôle.
Entreprises et achats
La sécurité et l'audit doivent savoir comment le système échoue, pas seulement comment il fonctionne.
Chemins de basculement documentés, garde-fous, journaux d'audit, ainsi que conformité AVV et TOM.
CTO et fondateurs de startups
Vous avez livré vite, et désormais la qualité et le coût dérivent.
Un cadre d'évaluation et une passerelle de modèles qui réduisent les coûts et bloquent les régressions à mesure que vous montez en charge.
Agences et partenaires
Votre client a besoin d'une IA de qualité production sous votre marque.
Une ingénierie LLMOps et d'évaluation de niveau senior, livrée en marque blanche avec la même rigueur que notre travail open source.
Une ingénierie publique que vous pouvez inspecter
En production sur ce site
En directL’assistant de ce site est un système agentique utilisant des outils, que nous avons construit et exploitons en production, pas une démo derrière un identifiant.
Vendure Data Hub
Open sourceUn plugin commerce Vendure que nous avons construit et publié, public sur GitHub. Deux de nos onze bundles développés sont publics.
Voir sur GitHubPimcore Asset Pilot
Open sourceUn bundle d’assets Pimcore que nous avons construit et publié, public sur GitHub et inspectable de bout en bout.
Voir sur GitHubQuand cette profondeur est superflue
- Un prototype interne ponctuel qui ne verra jamais d'utilisateurs ni de charge réels.
- Une fonctionnalité simple à prompt unique, sans outils, sans recherche ni exigence de qualité.
- Une preuve de concept jetable dont le but est d'apprendre, pas de livrer.
- Une équipe qui n'a pas encore défini à quoi ressemble une bonne réponse.
Les questions que les équipes posent sur l'IA en production
Le RAG est le socle de base. La production exige aussi de l'évaluation, des garde-fous, du routage de modèles, de la sortie structurée et de l'observabilité. Nous concevons le système complet pour qu'il reste fiable quand les données, les modèles et la charge évoluent.
Le prompting et le RAG ancrent le modèle dans des données actuelles. Le fine-tuning (LoRA, QLoRA) change son ton, son style ou sa logique métier. Ils résolvent des problèmes différents et fonctionnent souvent ensemble ; nous conseillons ce qui convient à chaque cas plutôt que de choisir par défaut l'option coûteuse.
Les évaluations sont des tests automatisés pour des systèmes non déterministes. Des frameworks comme Ragas et TruLens notent les réponses sur la fidélité, la pertinence et la précision du contexte, souvent avec un modèle plus grand comme juge, afin qu'une modification de code soit mesurée et non devinée.
Le LLMOps est l'infrastructure permettant d'exploiter des modèles de langage à grande échelle : passerelles pour le routage et le basculement, mise en cache sémantique pour réduire les coûts, application de la sortie structurée, garde-fous pour la sécurité et observabilité. Il traite le modèle comme un backend volatil et coûteux.
Les garde-fous enveloppent le modèle : filtres en entrée et en sortie, masquage des PII et contrôles de politique interceptent l'injection de prompt et les données sensibles avant qu'elles n'atteignent ou ne quittent le cœur. Les actions à conséquences passent aussi par un point d'approbation humaine.
Souvent non. Le prompting et le RAG résolvent la plupart des cas. Le fine-tuning vaut son coût lorsque vous avez besoin d'un ton précis, d'un comportement métier ou d'un petit modèle ouvert peu coûteux fonctionnant dans votre propre environnement. Nous prenons cette décision avec vous sur la base de preuves, pas d'effets d'annonce.
Explorer la stack IA
Rendez votre IA prête pour la production
Dites-nous où en est aujourd'hui votre prototype d'IA. Nous cartographierons les évaluations, les garde-fous et l'infrastructure pour le mener jusqu'à la production.
Avec qui vous travaillez
HRB 288224
Immatriculée à Munich
15+
Ans, dirigée par le fondateur
DE · EN · AR
Langues de travail
2
Open source sur GitHub
EU
Résidence des données, Francfort
AVV/DPA
Prêt à signer, art. 28
Niveaux d'engagement
Oronts travaille avec des équipes sérieuses qui ont besoin d'une livraison senior, pas d'externalisation low-cost.
- Pilote de production
- à partir de 25k EUR
- Projets logiciels et IA sur mesure
- à partir de 50k EUR
- Retainers techniques continus
- à partir de 15k EUR/mois
Le prix exact dépend du périmètre, des responsabilités, de la vitesse de livraison, de la taille d'équipe, des intégrations, des attentes de support et du risque de production.