Pourquoi 90 % des projets AI ne passent pas en prod ?

Trois causes dominantes : (1) accuracy non-mesurée en continu (pas d'evals CI, le modèle régresse silencieusement), (2) absence de cost guards (un agent qui boucle peut coûter 10 k€ en une nuit), (3) sécurité/compliance non-baked-in (GDPR, secret bancaire, leak prompt-injection). Les 7 patterns adressent ces trois gaps.

Quels outils pour les evals LLM en CI ?

Promptfoo + Langfuse forment la base solide : Promptfoo pour les tests dataset-vs-judge dans la pipeline GitHub Actions, Langfuse pour le tracking continu en production. LangSmith est l'alternative SaaS one-stop si tu es déjà chez LangChain. Helicone pour l'observability multi-provider léger.

Comment limiter le coût d'un agent LLM en prod ?

Pattern 5 (Cost guards) : LiteLLM en routing layer pour switcher dynamiquement Claude Haiku (cheap) ↔ Sonnet (medium) ↔ Opus (premium) selon la complexité de la requête. Sur un projet Customer Support, on a divisé le coût LLM par 3.4 en 6 semaines sans dégrader la qualité.

Quel vector database choisir en 2026 ?

Pinecone reste notre default pour les workloads >10M vecteurs avec SLA stricts. PostgreSQL + pgvector pour les workloads <1M où on bénéficie déjà de Postgres en prod (95% des cas chez nos clients FinTech). Qdrant si on a besoin d'un déploiement self-hosted GPU avec filtres complexes.

Comment garantir la privacy AI face au GDPR / APPI ?

Pattern 7 (Privacy by design) : LLM self-hosted via vLLM ou Modal pour les use cases sensibles (santé, banking, JP APPI), avec Llama 3.3 70B comme fallback ouvert. Anonymisation prompt-side via Microsoft Presidio. Pas d'envoi de PII à OpenAI/Anthropic sans contrat enterprise + DPA signé.

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Agents IA en production : éviter le théâtre de démo.

Q: Comment garantir la privacy AI face au GDPR / APPI ?

Pattern 7 (Privacy by design) : LLM self-hosted via vLLM ou Modal pour les use cases sensibles (santé, banking, JP APPI), avec Llama 3.3 70B comme fallback ouvert. Anonymisation prompt-side via Microsoft Presidio. Pas d'envoi de PII à OpenAI/Anthropic sans contrat enterprise + DPA signé.

Fiabilité, coûts, sécurité, évaluation. Sept patterns qu'on utilise vraiment chez nos clients.

Publié le 12 avril 2026Mis à jour le 10 juin 20269 min

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