Points essentiels
- Gestion des hallucinations : Intégration de mécanismes de fact-checking et validation croisée.
- Qualité de Service (QoS) : Mise en place de files d'attente, caches et fallbacks pour gérer les variations de latence des modèles.
- Pipelines (ETL/ELT) : Conception de flux de nettoyage, transformation et versionnage des données.
- Vector Databases : Maîtrise des bases de données vectorielles (ex: Pinecone, Chroma) indispensables à la recherche sémantique.
Vers un monde probabiliste
Le métier d'architecte, traditionnellement fondé sur une logique déterministe (si A, alors B), bascule dans l'ère du probabilisme.
Avec l'IA, le comportement du système n'est plus garanti à 100%. L'architecte doit concevoir des systèmes résilients face à l'imprévisibilité des modèles.
- Gestion des hallucinations : Intégration de mécanismes de fact-checking et validation croisée.
- Qualité de Service (QoS) : Mise en place de files d'attente, caches et fallbacks pour gérer les variations de latence des modèles.
La donnée comme pivot et nouveaux patterns
L'architecte logiciel n'est plus seulement celui qui code ou connecte des bases, mais celui qui orchestre des modèles complexes.
La donnée au premier plan
- Pipelines (ETL/ELT) : Conception de flux de nettoyage, transformation et versionnage des données.
- Vector Databases : Maîtrise des bases de données vectorielles (ex: Pinecone, Chroma) indispensables à la recherche sémantique.
- Gouvernance & Éthique : Garantir la confidentialité et détecter les biais des données.
Nouveaux outils architecturaux
- MLOps : Cycle de vie du modèle, de l'entraînement au monitoring.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Standard pour injecter des connaissances privées au modèle et réduire les erreurs.
- Architecture orientée agents : Concevoir des systèmes qui ne répondent pas seulement, mais qui poursuivent des objectifs avec planification et outils.
AH
Auteur
AI HUB Editorial
Research Desk
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