Inférence en Temps Réel

L'inférence en temps réel désigne le traitement immédiat des requêtes IA avec une latence minimale, typiquement dans la plage des millisecondes à quelques secondes. Contrairement à l'inférence par lots où les requêtes sont collectées et traitées en groupes, l'inférence en temps réel répond à chaque entrée immédiatement — essentielle pour les applications interactives où les utilisateurs attendent un retour instantané. La métrique la plus importante est le Time-to-First-Token (TTFT) : temps écoulé entre la soumission d'une requête et la réception du premier token de réponse. Pour les chatbots conversationnels, un TTFT inférieur à 500ms est généralement acceptable. La sortie en streaming améliore considérablement la latence perçue. Les cas d'usage typiques comprennent : chatbots conversationnels comme ChatGPT ou Claude.ai, assistants de codage IA comme GitHub Copilot ou Cursor, services de traduction en temps réel, assistants vocaux combinant reconnaissance et synthèse vocale, analyse interactive de documents, et agents IA autonomes devant réagir aux changements dans des fenêtres de temps serrées. Les exigences techniques sont nettement plus élevées que pour l'inférence par lots : faible latence nécessite des serveurs géographiquement proches, des optimisations spécialisées ou des modèles plus petits et rapides. Des fournisseurs comme Groq atteignent 500+ TPS conçus pour les applications en temps réel.