Comment conçoit-on des applications alimentées par l'IA ?

Question

Accepted Answer

Concevoir des **applications alimentées par l'IA** implique de choisir la bonne approche IA, de gérer les caractéristiques uniques de l'IA (non-déterminisme, coût, latence, erreurs) et de concevoir pour la fiabilité autour d'une IA intrinsèquement imparfaite. Cela combine l'ingénierie logicielle avec des considérations spécifiques à l'IA.

## Choisir l'approche IA

```text
→ PROMPTING (LLM APIs) → for most LLM tasks (simplest); good prompts go far
→ RAG → to ground answers in your own/current DATA (reduce hallucination)
→ FINE-TUNING → for specific behavior/style prompting can't achieve
→ TRADITIONAL ML → for structured prediction/classification with data
→ PRE-BUILT services → vision, speech, etc. (don't reinvent)
→ match the approach to the problem (often: prompting + RAG for LLM apps)
```

## Concevoir autour des caractéristiques de l'IA

```text
⚠️ AI is IMPERFECT/non-deterministic → design for it:
  ✓ VALIDATE AI output → don't blindly trust; structured output + validation; guardrails
  ✓ HANDLE ERRORS/failures → fallbacks; AI may be wrong, unavailable, or slow
  ✓ HALLUCINATION → ground (RAG), verify, cite, human review for important decisions
  ✓ HUMAN-IN-THE-LOOP → for high-stakes decisions (don't fully automate critical choices)
  ✓ NON-DETERMINISM → design for variability (don't assume identical outputs)
```

## Considérations pratiques

```text
✓ COST → LLM calls cost money (per token) → optimize, cache, monitor; choose right model size
✓ LATENCY → AI is slow → async, streaming, manage UX expectations
✓ Evaluation → how do you measure AI feature QUALITY? (testing AI is harder)
✓ SECURITY → prompt injection, data leakage, protect keys, sanitize I/O
✓ UX → set expectations, allow feedback/correction, graceful degradation
→ engineer reliable systems AROUND imperfect AI
```

## Pourquoi c'est important

Comprendre comment concevoir des applications alimentées par l'IA est une connaissance précieuse au niveau senior car **construire de véritables applications IA nécessite de gérer les caractéristiques uniques de l'IA**, ce qui devient de plus en plus important pour les développeurs qui construisent des fonctionnalités IA.

Concevoir des applications IA combine l'ingénierie logicielle avec des considérations spécifiques à l'IA.

Comprendre le **choix de l'approche IA** — prompting (APIs LLM, le plus simple, pour la plupart des tâches LLM), RAG (ancrage dans vos propres données/données actuelles pour réduire les hallucinations), fine-tuning (pour un comportement spécifique), ML traditionnel (pour la prédiction structurée) et services pré-construits — et adapter l'approche au problème (souvent prompting plus RAG pour les apps LLM) reflète la décision architecturale de la manière d'appliquer l'IA.

Comprendre le **design autour des caractéristiques de l'IA** est crucial : puisque l'IA est **imparfaite et non-déterministe**, vous devez la concevoir en conséquence — **valider la sortie IA** (ne pas faire confiance aveuglément, utiliser une sortie structurée et la validation), **gérer les erreurs et les défaillances** (secours pour quand l'IA se trompe, est indisponible ou lente), traiter les **hallucinations** (ancrage via RAG, vérification, révision humaine pour les décisions importantes), utiliser le **human-in-the-loop** pour les décisions critiques (ne pas automatiser complètement les choix critiques) et concevoir pour le **non-déterminisme**.

Ceux-ci reflètent l'insight clé selon lequel vous devez concevoir des systèmes fiables *autour* d'une IA intrinsèquement imparfaite.

Comprendre les **considérations pratiques** — coût (optimisation et mise en cache des appels LLM), latence (asynchrone, streaming), évaluation (mesurer la qualité des fonctionnalités IA, ce qui est plus difficile), sécurité (injection de prompts, fuites de données, protection des clés) et UX (définir les attentes, permettre la correction) — reflète l'étendue complète de la construction d'applications IA robustes.

À mesure que les fonctionnalités IA deviennent courantes, concevoir correctement les applications IA (choisir les approches, gérer l'imperfection, gérer le coût/latence/sécurité) est une compétence pour développeurs de plus en plus importante.

Puisque la construction de véritables applications IA nécessite de gérer les caractéristiques uniques de l'IA (imperfection, non-déterminisme, coût, latence) et de concevoir des systèmes fiables autour d'une IA intrinsèquement imparfaite, et puisque comprendre comment choisir les approches et concevoir pour les caractéristiques de l'IA devient de plus en plus important pour les développeurs, comprendre comment concevoir des applications alimentées par l'IA est une connaissance précieuse, de plus en plus essentielle au niveau senior — importante pour la construction de véritables applications IA (choisir les approches, concevoir autour de l'imperfection et du non-déterminisme de l'IA, gérer le coût/latence/sécurité), l'insight clé étant de concevoir des systèmes fiables autour d'une IA imparfaite, et de plus en plus essentielle à mesure que les fonctionnalités IA deviennent courantes dans les applications.