Arrêtez de construire des agents d'IA !

2025-07-03
Arrêtez de construire des agents d'IA !

Hugo, un expert qui conseille des équipes de Netflix, Meta et de l'US Air Force sur la construction de systèmes basés sur les LLM, soutient que de nombreuses équipes adoptent prématurément des agents d'IA, ce qui entraîne des systèmes complexes et difficiles à déboguer. Il affirme que des flux de travail plus simples, tels que l'enchaînement, le traitement parallèle, le routage et les modèles d'orchestrateur-travailleur, sont souvent plus efficaces que des agents complexes. Les agents sont la bonne solution uniquement lorsqu'il s'agit de flux de travail dynamiques nécessitant de la mémoire, de la délégation et de la planification. L'auteur partage cinq modèles de flux de travail LLM et souligne l'importance de construire des systèmes observables et contrôlables. Évitez les agents pour les systèmes d'entreprise stables ; ils sont mieux adaptés aux scénarios avec intervention humaine.

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Développement Flux de travail LLM

Pipelines ML hors ligne vs. en ligne : la clé pour la mise à l’échelle de l’IA

2025-05-13
Pipelines ML hors ligne vs. en ligne : la clé pour la mise à l’échelle de l’IA

Cet article met en évidence la différence cruciale entre les pipelines d’apprentissage automatique hors ligne et en ligne dans la construction de systèmes d’IA évolutifs. Les pipelines hors ligne gèrent le traitement par lots, comme la collecte de données, l’ETL et l’entraînement des modèles, tandis que les pipelines en ligne fournissent des prédictions en temps réel ou quasi réel aux utilisateurs. L’article souligne l’importance de séparer ces pipelines et utilise un pipeline de fonctionnalités pour l’ajustement fin d’un SLM de résumé comme exemple. Il explique comment construire un processus de génération de jeux de données reproductible, traçable et évolutif à l’aide de frameworks MLOps tels que ZenML. Ce processus extrait des données de MongoDB, les traite en plusieurs étapes et les publie finalement sur Hugging Face. Comprendre cette séparation est crucial pour construire des systèmes d’IA robustes en production.

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