Traiter le LLM comme une dépendance externe
Un appel LLM doit être encapsulé comme n’importe quel service externe : timeout, gestion d’erreur, contrôle du volume et comportement de repli.
Le métier ne doit pas dépendre d’un texte libre impossible à valider. Les sorties structurées réduisent fortement la surface d’erreur.
Le service IA doit rester derrière une interface claire afin que le reste du backend ne dépende pas directement du SDK d’un fournisseur.
Valider les sorties avant de les utiliser
Même lorsqu’un modèle renvoie du JSON, le backend doit considérer cette sortie comme non fiable jusqu’à validation.
Schémas, contraintes, enums, longueurs maximales et valeurs obligatoires doivent être contrôlés exactement comme pour une requête externe.
Une sortie invalide doit provoquer un retry contrôlé, un fallback ou une validation humaine, jamais une écriture silencieuse dans la base.
Limiter les données envoyées
La couche backend doit sélectionner uniquement les informations nécessaires au cas d’usage et masquer les données sensibles lorsque cela est possible.
Cette approche réduit à la fois le risque sécurité, le coût des appels et la complexité de gouvernance.
Les identifiants internes, tokens, secrets et champs sans rapport avec la tâche ne doivent jamais être inclus par défaut dans un prompt.
Gérer les timeouts, retries et circuit breakers
Un fournisseur IA peut ralentir, limiter les requêtes ou devenir temporairement indisponible. Le backend doit avoir un timeout court et une stratégie de retry bornée.
Un circuit breaker évite d’accumuler des threads ou des requêtes lorsqu’un service externe est déjà en difficulté.
Les traitements non interactifs peuvent être déplacés vers une file ou un worker asynchrone pour protéger le temps de réponse des APIs principales.
Mesurer coût, latence et qualité
Chaque appel IA important devrait produire des métriques : modèle, durée, nombre approximatif de tokens, statut et type de tâche.
Ces métriques permettent de détecter les dérives de coût, les régressions de performance et les usages inattendus.
La qualité doit également être suivie à partir de cas de test représentatifs plutôt qu’à partir d’impressions ponctuelles.
