Votre IA a halluciné ? Pourquoi ? Combien coûte cette requête ? Sans stack d'observabilité (LLMOps), vous êtes aveugles. Le guide technique.
C'est la différence entre un "Projet étudiant" et une "Solution Enterprise".
Dans un POC, quand ça ne marche pas, on relance. En production, quand un client se plaint d'une réponse aberrante, le DSI doit savoir exactement ce qui s'est passé.
Bienvenue dans le monde du LLMOps et de l'Observabilité.
Le problème de la "Boîte Noire"
Une application IA moderne (RAG ou Agentique) est une chaîne complexe :
- L'utilisateur pose une question.
- Le système reformule la question.
- Il interroge une base vectorielle (Retriever).
- Il classe les documents.
- Il envoie le tout au LLM.
Si la réponse finale est mauvaise, où est le coupable ? Le document manquant ? La reformulation ratée ? Le LLM qui hallucine ?
La solution : Le Tracing (OpenTelemetry)
Chez Iskar.ai, nous n'imaginons pas déployer sans une stack de tracing (type LangSmith, LangFuse ou Arize).
Cela nous permet de visualiser la "Trace" complète d'une exécution :
- Input : "Quel est le prix du contrat X ?"
- Step Retriever : [Document A (Score 0.8), Document B (Score 0.4)] -> Tiens, le score est bas, le problème vient peut-être de l'indexation.
- Step LLM : Latence 4.2s, Coût $0.03.
Métriques clés à surveiller en Octobre 2025
Au-delà du debug, l'observabilité permet le pilotage économique et qualitatif :
- Latence P99 : 99% de vos utilisateurs ont-ils une réponse en moins de 3 secondes ?
- Token Usage par Feature : Quelle fonctionnalité de votre application coûte le plus cher ?
- Feedback Score : Corréler les pouces rouges/verts des utilisateurs avec les versions de vos prompts.
Conclusion : Pas de monitoring, pas de production
L'observabilité n'est pas un luxe, c'est votre assurance qualité. Elle transforme l'IA d'une magie imprévisible en une technologie ingénierie maîtrisée.
Vous ne savez pas pourquoi votre chatbot répond mal ?
Installons une sonde d'observabilité pour diagnostiquer le problème.
