Questions fréquentes : Flux de Travail IA & Intégration
Comment protéger les données sensibles dans les workflows IA ?
Nous implémentons une protection multicouche : détection et masquage PII avant envoi, providers UE (Azure OpenAI, Anthropic EU) sans entraînement sur les données, logs d'audit complets, RBAC pour l'accès aux workflows et optionnellement modèles on-premise pour exigences maximales. Conformité RGPD garantie par contrat.
Que faites-vous contre les hallucinations et sorties erronées ?
Nous combinons différents types de guardrails : instructions système claires avec exemples, grounding RAG avec sources vérifiées, contrôles de sortie automatisés (format, fact-check), citations obligatoires et supervision humaine pour décisions critiques. Des evals régulières mesurent et améliorent la qualité des sorties.
Comment garder les coûts LLM sous contrôle ?
Transparence totale des coûts : budgets tokens par workflow et utilisateur, dashboard temps réel avec coûts par requête, alerting pour dépassement de seuils, routage intelligent automatique vers modèles moins chers pour tâches simples et optimisation prompts pour efficacité tokens. Rapports de coûts mensuels inclus.
Comment sont testés et déployés les workflows IA ?
Nous traitons les prompts comme du code : versioning dans Git, tests automatisés avec datasets golden, métriques qualité (Ragas-Score, ROUGE, fidélité), environnement staging pour A/B tests et déploiement graduel avec rollback automatique en cas de régression qualité. Pas de deploy sans tests passants.
Puis-je monitorer les performances IA en temps réel ?
Oui, dashboard LLM Observability complète : latence par requête, utilisation tokens et coûts, métriques qualité (fidélité, pertinence), taux d'erreurs et fallbacks, satisfaction utilisateur. Alertes proactives pour anomalies, rapports réguliers pour optimisation et traces complètes pour debugging.