Un prototype prouve qu'une approche peut fonctionner sur quelques exemples. Un service de production doit fonctionner avec de vraies identités, des données changeantes, des pannes, des volumes et des responsabilités. Le passage entre les deux est un travail de produit et d'exploitation.
Transformer la démonstration en contrat
Définissez les entrées acceptées, la sortie, le délai, les limites et la conduite en cas d'incertitude. Validez les données côté serveur et rendez les erreurs compréhensibles sans exposer d'informations internes.
Mesurez une baseline sur un jeu de référence versionné. Le modèle, le prompt, les règles et les dépendances font partie de la version évaluée.
Concevoir l'exploitation
Ajoutez journaux, métriques, traces, alertes et tableaux de bord avant l'ouverture. Suivez qualité, latence, coût, refus, corrections et disponibilité. Les données sensibles restent minimisées et protégées.
Prévoyez les quotas, les délais d'attente, les appels répétés et les dépendances indisponibles. Un repli manuel ou déterministe maintient un service réduit lorsque le composant IA échoue.
Déployer par étapes
Commencez avec un périmètre limité, une revue humaine ou un faible pourcentage de trafic. Comparez les résultats avec le processus existant et augmentez seulement après des preuves stables.
Documentez le propriétaire, la procédure d'incident, le retour arrière et les critères de suspension. La capacité à arrêter proprement fait partie de la préparation à la production.
Avant la mise en ligne
- Définir le contrat d'entrée, sortie et repli
- Versionner modèle, règles et jeu de référence
- Installer métriques, traces et alertes
- Tester pannes, quotas et dépendances
- Déployer progressivement avec retour arrière
La production commence quand le système peut être compris, limité et récupéré dans les conditions réelles, pas quand la démonstration semble convaincante.
