Retours d’expérience, architectures et choix techniques autour des systèmes IA, du backend, de l’intégration et de l’automatisation.
Retour d’architecture sur un moteur de dispatch qui combine qualification IA, contraintes métier, score lisible et validation humaine.
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01Une architecture de données pensée pour l’IA doit séparer les données métier, la connaissance vectorielle, les traces d’exécution et les données sensibles.
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02Les choix d’architecture qui font la différence entre un prototype RAG convaincant et un assistant réellement exploitable.
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03Streaming, états intermédiaires, validation humaine, erreurs et observabilité : le frontend d’une application IA demande une architecture spécifique.
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04Timeouts, validation, sorties structurées, sécurité et fallback : les garde-fous essentiels pour une intégration LLM côté backend.
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05Un agent IA peut lire, combiner et transmettre des données provenant de plusieurs systèmes. Sans garde-fous, la fuite de données devient un risque d’architecture.
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06Quand privilégier un workflow visuel, quand passer au code, et comment faire cohabiter les deux dans une architecture d’entreprise.
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