Construire des systèmes IA robustes : le guide complet d’AIOps et LLMOps en production

L’exploitation d’IA en production est bien plus complexe que la recherche académique. Dans un laboratoire, un modèle d’apprentissage automatique évolue dans un environnement contrôlé, avec des données préparées, des expérimentations manuelles et des métriques simples comme la précision sur un benchmark. En production, les conditions sont instables : les pipelines de données tombent en panne, les distributions de caractéristiques dérivent, les GPU manquent de mémoire, et la charge varie de façon imprévisible. Ce contexte a donné naissance à AIOps (pour l’IA générale) et à LLMOps (spécifiquement pour les grands modèles linguistiques), des disciplines dédiées à l’opérationnalisation des systèmes d’IA. Contrairement au DevOps classique, AIOps repose sur la reconnaissance que les hypothèses initiales d’un modèle se dégradent avec le temps. Alors qu’un service web se comporte de façon prévisible après déploiement, un modèle perd sa pertinence dès que ses données divergent de la distribution d’entraînement. Cette dynamique inhérente exige une gestion rigoureuse de tout le cycle de vie : ingestion des données, entraînement, déploiement, surveillance, détection de dérive et re-entraînement. La fondation de cette infrastructure réside dans la gestion des données. Les données du monde réel évoluent constamment : les schémas changent, les services upstream ajoutent des champs, les formats de logs évoluent. Sans gestion de l’évolution des schémas, les modèles échouent silencieusement. Les feature stores sont essentiels : ils offrent une interface unifiée pour l’entraînement hors ligne (avec des entrepôts comme BigQuery ou Delta Lake) et l’inférence en ligne (avec Redis, DynamoDB). Cette séparation garantit que les caractéristiques utilisées en apprentissage sont identiques à celles utilisées en production, évitant des incohérences critiques. L’ingénierie des caractéristiques en production repose sur des pipelines déclaratifs (Apache Beam, Spark, Airflow), versionnés comme du code. Par exemple, un modèle de détection de fraude qui calcule la moyenne des transactions sur 30 jours doit avoir cette logique codifiée, testée et reproductible. L’entraînement en production exige une reproductibilité à long terme. Des outils comme MLflow, DVC ou Weights & Biases enregistrent non seulement le code, mais aussi les hyperparamètres, l’environnement, la version des données et les graines aléatoires. Cela permet un rollback précis en cas de défaillance. Les pipelines d’entraînement sont intégrés à des workflows CI/CD (Kubeflow, Argo Workflows), déclenchés par des événements comme l’arrivée de nouvelles données étiquetées. Le déploiement exige des architectures distribuées. Kubernetes, avec des frameworks comme KServe ou Seldon Core, orchestre les modèles. La scalabilité repose sur le batching de requêtes, l’auto-échelle dynamique basée sur l’utilisation GPU et la latence, et des stratégies hybrides : des modèles distillés servent les requêtes simples ou fréquentes, tandis que les modèles complets traitent les cas complexes, équilibrant coût et performance. La surveillance (observabilité) va au-delà de la latence et de l’uptime. La dérive de données (changement de distribution des entrées) et la dérive de concept (changement de relation entre caractéristiques et cible) dégradent la performance sans affecter les métriques classiques. Des métriques statistiques (indice de stabilité de population, divergence de KL) détectent ces dérives. Lorsqu’elles sont détectées, des workflows de re-entraînement sont automatiquement déclenchés. La collecte de vérité terrain (par exemple, les décisions de fraude confirmées après plusieurs jours) permet de mesurer la performance réelle. Le re-entraînement est indispensable. Il peut être incrémental (préserver les poids anciens) ou complet (repartir de zéro). Les déploiements canaries ou en mode « shadow » permettent d’évaluer les nouveaux modèles en production sans impact. La promotion dépend de KPIs métier (ex. : +2 % de taux de clics dans le e-commerce). Pour les grands modèles linguistiques (LLM), des défis supplémentaires émergent : gestion dynamique du contexte (tokenisation, fenêtres), streaming de réponses, et l’architecture RAG (recherche augmentée de génération), qui combine une base vectorielle (Pinecone, Weaviate) et un LLM. Des guardrails (filtres de toxicité, détection d’injection de prompts) et des boucles de feedback humain (RLHF) sont intégrés pour limiter les hallucinations. L’optimisation du coût repose sur la quantification (FP32 → INT8), la distillation de modèles, le sharding (DeepSpeed, Megatron-LM), et l’utilisation de spot instances pour les tâches non critiques. Le Triton Inference Server optimise le traitement sur matériel hétérogène. Un cas concret : une fintech utilise un système hybride combinant modèles classiques et LLMs pour détecter la fraude. Les données sont traitées via un feature store, les LLMs utilisent RAG pour récupérer des cas antérieurs. La détection de dérive déclenche un re-entraînement, testé en canary. Si le modèle améliore le rappel sans augmenter les faux positifs, il est promu. En somme, la réussite d’un système d’IA en production repose sur une ingénierie invisible mais fondamentale : reproductibilité, surveillance proactive, re-entraînement automatisé, et adaptation continue. Les experts en AIOps et LLMOps ne sont pas seulement des développeurs de modèles, mais des architectes de systèmes vivants, capables de s’adapter, de résister aux perturbations et de créer une valeur durable — loin des benchmarks, dans le monde réel.