LLMOps : industrialiser sans dépenser un million en GPU

Industrialiser les LLM ne signifie pas héberger un modèle géant en interne. Dans la grande majorité des cas, une combinaison de modèles managés et de fine-tuning ciblé suffit.

Le LLMOps repose sur quatre piliers : évaluation continue, observabilité fine, versioning des prompts et garde-fous applicatifs.

L'évaluation doit être automatisée et représentative du métier. Sans dataset de référence, l'amélioration devient impossible à prouver.

L'observabilité permet de détecter la dérive, les coûts cachés et les comportements inattendus avant qu'ils n'atteignent les utilisateurs.