La notion de LLMOps (Large Language Model Operations) désigne l’ensemble des pratiques, outils et processus permettant de gérer efficacement le cycle de vie des modèles d’intelligence artificielle de type Large Language Models.
À l’image du MLOps pour les modèles classiques, le LLMOps vise à industrialiser et fiabiliser l’usage des modèles de langage dans des environnements de production.
Contrairement aux modèles de machine learning traditionnels, les LLM posent des défis spécifiques : volumes de données massifs, coûts de calcul élevés, besoins de mise à jour régulière, risques liés à la génération de contenu, et problématiques de confidentialité. Le LLMOps propose donc une méthodologie pour superviser et optimiser chaque étape.
Les agents IA sont de plus en plus utilisés pour automatiser des tâches complexes et répétitives. Jusqu’ici, chaque agent opérait souvent de façon isolée, ce qui limitait la portée des…
L’essor de l’intelligence artificielle a fait émerger une nouvelle catégorie de systèmes particulièrement puissants : l’agent IA. Contrairement aux bots ou aux scripts automatisés qui se contentent de réagir à…