Vos projets IA peinent à passer en production ? Une plateforme d’orchestration IA unifie le déploiement, le monitoring et la gouvernance de vos modèles.
Un OS classique bride vos modèles. Un système d’exploitation IA est conçu pour optimiser l’usage des GPU et accélérer la gestion de vos applications.
Le routing de modèles IA est une expertise qui consiste à diriger chaque requête vers l’IA la plus pertinente pour garantir le meilleur ratio qualité, coût et vitesse.
Les connecteurs IA sont des ponts logiciels sécurisés qui permettent à une intelligence artificielle de dialoguer avec des applications métiers ou des sources de données externes.
Une bibliothèque de prompts permet de standardiser les tâches récurrentes. Elle peut être intégrée dans des outils proposant des modèles de documents pré-configurés.
L’optimisation de prompts pour entreprise est une méthode qui a des limites. Une approche par profil contextuel automatique garantit une meilleure pertinence.
Définir des garde-fous pour LLM consiste à paramétrer le comportement de l’IA (ton, style, règles) pour garantir que ses réponses respectent un cadre défini.
Le monitoring de LLM permet de suivre en continu la performance technique (latence, erreurs) et métier (coûts, pertinence) d’un modèle de langage en production.
Le LLMOps est une discipline qui industrialise le cycle de vie des LLM, incluant le déploiement, le monitoring, le versioning et l’optimisation continue des modèles.
Un pipeline de données IA est un processus automatisé en plusieurs étapes qui collecte, nettoie, normalise et vectorise l’information pour la rendre exploitable par l’IA.
