LLMOps : industrialiser l'IA générative en production
Passez du POC à la production avec des pratiques LLMOps éprouvées : tests, sécurité, monitoring et amélioration continue.
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Le LLMOps regroupe les pratiques pour passer un assistant IA du POC à la production : tests de non-régression, sécurité anti prompt injection, monitoring qualité/coûts/latence et amélioration continue. C'est la différence entre un prototype et un système fiable 24/7.
Résumé en 30 secondes
Le LLMOps regroupe les pratiques nécessaires pour passer un assistant IA en production : tests de non-régression, sécurité (prompt injection, fuites de données), supervision, monitoring qualité/coûts/latence, et amélioration continue via évaluation et logs. C'est la différence entre un POC impressionnant et un système fiable qui tourne 24/7.
Problèmes typiques
Les signaux qui montrent que cette solution est faite pour vous.
Le POC fonctionne, mais pas en production
90% des POC IA ne passent jamais en production. Le gap entre "ça marche sur ma machine" et "ça tourne 24/7 pour 500 utilisateurs" est énorme.
Pas de tests ni de monitoring
Votre assistant IA fonctionne... mais vous ne savez pas quand il se trompe, combien il coûte ou s'il dérive dans le temps.
Coûts non maîtrisés
Les appels API aux LLM coûtent cher à l'échelle. Sans monitoring, la facture explose sans que personne ne s'en rende compte.
Vulnérabilités non traitées
Prompt injection, extraction de données, contournement des garde-fous — un assistant en production est une surface d'attaque qu'il faut sécuriser.
Notre approche
Une méthode éprouvée, en étapes claires.
Audit de l'existant
On évalue votre POC ou assistant existant : architecture, qualité des réponses, coûts, sécurité, couverture fonctionnelle.
Pipeline de tests
On met en place des tests de non-régression automatisés : jeux de tests de référence, évaluation systématique à chaque mise à jour.
Sécurité et garde-fous
On sécurise l'assistant : filtrage des entrées, détection de prompt injection, contrôle des sorties, journalisation exhaustive.
Monitoring en production
On déploie un tableau de bord temps réel : qualité des réponses, latence, coûts par requête, taux d'utilisation, alertes sur dérive.
Amélioration continue
On analyse les logs, on identifie les points faibles et on améliore les prompts, les sources et les garde-fous en continu.
Ce que vous obtenez
- Pipeline de tests de non-régression
- Sécurisation anti prompt injection
- Tableau de bord de monitoring (qualité, coûts, latence)
- Système d'alertes et de dérive
- Documentation LLMOps pour l'équipe
- Plan d'amélioration continue
Le gap entre POC et production
Un POC IA montre que "c'est possible". La production montre que "ça tient dans la durée". Entre les deux : des tests systématiques, de la sécurité, du monitoring, de la gestion des coûts et un processus d'amélioration continue. C'est ce qu'on appelle le LLMOps.
Les 4 piliers du LLMOps
Tests : jeux de tests de référence, évaluation automatique, CI/CD. Sécurité : filtrage des entrées, détection d'attaques, contrôle des sorties. Monitoring : qualité, latence, coûts, usage. Amélioration : analyse des logs, optimisation des prompts, mise à jour des sources. Sans ces 4 piliers, un assistant en production est une bombe à retardement.
Offres associées
Les services Digit-AI qui complètent cette solution.
Cadrage Stratégique IA & Code
Diagnostic AI-Ready de votre organisation et définition d'une roadmap 6-12 mois pour l'adoption de l'IA dans vos développements.
Sprint Code Augmenté
Sprint de développement intensif avec un freelance augmenté par l'IA pour livrer rapidement des fonctionnalités clés.
4 à 6 semaines
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