Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
Tag : MLOps
Pourquoi les scores de précision des agents induisent en erreur : pass^k, les perturbations et l’injection de défauts
Pourquoi pass@1 cache les agents d’IA peu fiables, et comment pass^k, les ensembles de perturbation des entrées et l’injection de défauts révèlent les lacunes en termes de cohérence, de stabilité et de tolérance aux pannes.
9 min de lectureEntraîner un modèle personnalisé dans Azure ML et l’appeler depuis un agent Foundry
Formez, enregistrez et déployez un modèle de déshérence sur un point de terminaison géré par Azure ML, puis exposez-le à un agent Foundry en tant que FunctionTool, en incluant des informations relatives à l’authentification et aux conditions de production.
7 min de lectureAvant qu’un agent IA ne reçoive l’autorisation de production : contrats, graphes de revendications, exécutions en mode sombre et oiseaux canaris
Un processus de déploiement axé sur les preuves pour les agents d’IA : contrats définis avec précision, scénarios à état, injection d’erreurs, bornes d’incertitude, tests progressifs et promotion contrôlée par la machine.
23 min de lectureDes modèles aux agents : réorganisation des trois lignes de défense
Comment la gouvernance des MLOps s’articule avec les systèmes d’agents : ce que chacune des trois lignes de défense doit apporter, où se situent les lacunes, et ce que signalent les régulateurs de l’UE, de la FDA et du secteur financier.
8 min de lectureDéployer des agents d’IA en production : compromis entre le cloud, l’auto-hébergement et les solutions hybrides.
Comparer les déploiements d’agents cloud, auto-hébergés et hybrides en termes d’exposition des données, de coûts, d’engagement, de routage et d’observabilité, avec quatre questions pour faire un choix et des erreurs à éviter.
10 min de lectureUn pipeline LangGraph qui maintient la mémoire du codebase pour assurer l’exactitude des agents IA
Créez un pipeline LangGraph qui génère des fichiers de connaissances par service, les contrôle à l’aide de Ragas et DeepEval, traque les exécutions dans Langfuse et permet également leur exécution localement sur Ollama.
11 min de lectureOmbre, canari, A/B et bandits : Déployer des modèles d’apprentissage automatique en toute sécurité
Un exemple de détection de fraude montre quand utiliser le déploiement en ombre, les versions canari, les tests A/B et les bandits à plusieurs bras, ce qu’il faut surveiller et comment revenir en arrière.
7 min de lectureArchitecture de mise en service des modèles : pourquoi l’API n’est que la porte d’entrée
Un guide sur la plateforme qui sous-tend un point de terminaison d’inférence : routage, mise à l’échelle, gestion des versions, observabilité, sécurité, ainsi que la manière d’appeler des modèles servis depuis Spring AI ou LangChain4j.
9 min de lectureNotes pratiques : Conception d’un cache pour les agents IA : Le faire fonctionner en production
Guide opérationnel des notes pratiques : Conception d’un cache pour les agents IA : Son déploiement en production : contrats, vérifications et emplacements de code prêts à l’emploi pour les équipes qui mettent en œuvre ce modèle.
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