Fiabilité en production
Evals, garde-fous et observabilité pour des systèmes IA qui ne dérivent pas et ne cassent pas en silence.
La différence entre une démo et un système de production, c'est ce qu'on met autour du modèle. J'installe des évaluations qui mesurent la qualité avant chaque mise en prod, des garde-fous qui bloquent les dérives, et de l'observabilité pour voir ce que fait l'agent en vrai.
En chiffres
evals
chaque version mesurée avant la prod
garde-fous
les dérives bloquées, pas subies
observabilité
vous voyez ce que fait l'agent
Ce que je construis
Évaluations (evals)
Des jeux de tests qui mesurent la qualité réelle de vos réponses, à chaque version, avant la mise en prod.
Evals · Non-régression · Qualité
Garde-fous
Filtres, validation des sorties, limites d'action: l'agent reste dans son couloir, même face à l'inattendu.
Guardrails · Validation · Sécurité
Observabilité
Traces, logs, alertes: vous voyez ce que fait le système en production et vous êtes prévenu avant que ça dérive.
Tracing · Monitoring · Alerting
La promesse
L'IA qui ne dérape pas.
Avant, après
Une IA qui hallucine ou dérive en silence
Des dérives mesurées, bloquées et tracées
Une boîte noire en production
Un système observé, alerté, sous contrôle
La stack
Evals
LangSmith
Traces
Guardrails
Observabilité
Logfire
Monitoring
Contact
Prêt à construire quelque chose qui compte ?
Réponse sous 24 h · premier échange gratuit et sans engagement.