Architecturer un produit IA sans brutaliser l'équipe
Cet article explore une approche pragmatique pour architecturer des produits basés sur l’IA, en se concentrant sur l’alignement métier et la simplicité plutôt que sur la complexité technologique. Il propose une grille d’analyse et une structure en trois couches pour guider les décisions.
Partir du besoin, pas du modèle
On commence souvent par choisir un modèle avant de cadrer l’usage. Résultat : on force l’organisation à se contorsionner. Je préfère cette grille rapide :
- Quel résultat métier concret attend-on ?
- Quelles données réelles sont disponibles, dans quel état ?
- Combine-t-on ce bloc IA avec des règles métier ou une interface humaine ?
Répondre honnêtement à ces trois points dégonfle 70 % des expérimentations inutiles. Dans les projets que j’ai accompagnés, cette grille a permis d’éliminer en moyenne 3 à 5 sprints d’exploration non concluants, soit entre 6 et 10 semaines de gain par initiative.
Architecturer en couches minces
Couche 1 - Contrat produit
Documenter explicitement ce que l’IA promet (inputs/outputs), ce qui est hors-scope et le mode de dégradation si l’IA n’a pas confiance. On évite les sprints passés à débattre d’un comportement implicite.
Couche 2 - Infrastructure
Une infra IA reste une infra logicielle classique :
- Observabilité explicite de la latence et de la dérive. Sur les systèmes que j’ai audités, 80 % des dégradations de performance n’étaient détectées qu’après réclamation client, faute de métriques en place.
- Secrets gérés au même niveau d’exigence que le reste (Vault, AWS Secrets, Doppler…).
- Pipelines reproductibles, pas des notebooks qui tournent sur un laptop légendaire.
Couche 3 - Produit vivant
Une fois en production, le modèle doit être traité comme n’importe quel module critique :
- Boucles de feedback utilisateur branchées dès le début.
- Budget d’améliorations techniques planifié (pas un side project du vendredi).
- Gouvernance claire : qui décide de shipper une nouvelle version du modèle ?
Garder la boucle courte
Plus la boucle besoin → modèle → mesure → ajustement est serrée, plus l’équipe reste alignée. Une boucle de feedback efficace réduit le time-to-market de nouvelles fonctionnalités IA de 40 à 60 % selon mon expérience.
Pour aller plus loin
Ce blog documente justement ces tactiques concrètes à travers deux séries principales :
De l’Idée au Code : IA Fiable (5 parties) Du prototype fragile à l’architecture production avec structured outputs et Représentations Intermédiaires. Cette série détaille comment passer d’un “Prompt-to-UI” qui ne scale pas à une architecture robuste et maintenable.
Écosystème IR 2025 (3 parties) Panorama complet des 77+ outils qui révolutionnent l’IA générative, classés par catégorie et niveau de maturité production. Un guide pour naviguer l’écosystème des Représentations Intermédiaires sans se perdre dans la hype.