Les applications d’intelligence artificielle séduisent de plus en plus les entreprises. Mais leur expansion met en lumière leurs limites. Des réponses incomplètes, offensantes ou totalement inexactes (communément appelées "hallucinations"), des vulnérabilités de sécurité et des réponses trop génériques, freinent leur adoption à grande échelle.
Hallucinations, failles de sécurité et erreurs fragilisent la confiance des entreprises dans leurs applications d’IA et freinent leur déploiement. Comme l’illustre le cas de deux avocats sanctionnés pour avoir soumis un brief juridique contenant des affaires fictives générées par l’IA, des réponses inappropriées d’un LLM peuvent ternir une image et une réputation en érodant la confiance.
L'observabilité regroupe les technologies et pratiques permettant de comprendre l’état d’un système technique. Pour les applications d’IA, cela implique une vision complète, de bout en bout. Elle aide les entreprises à évaluer la qualité des résultats des modèles de langage (LLM), tout en détectant hallucinations, biais, toxicité, problèmes de performance et coûts. Nous avons besoin d'observabilité dans l'IA, car cette technologie commence à montrer ses limites au moment précis où elle devient indispensable. Lorsqu’ils remplacent les moteurs de recherche, les utilisateurs des LLM s’attendent à ce qu’ils fournissent des réponses précises. Si l’IA échoue à cette tâche, elle érode la confiance.
Tout comme le cloud a engendré des outils pour évaluer et surveiller ses services, l’essor de l’intelligence artificielle impose ses propres solutions d’observabilité. Les applications d’IA ne peuvent plus être traitées comme de simples expérimentations. Elles doivent être gérées avec la même rigueur que toute application critique.
Aller au-delà de "cela me semble correct"
L’un des principaux enjeux pour les organisations utilisant l’IA est de disposer d’un moyen fiable pour évaluer l’exactitude des modèles. De l’évaluation à la surveillance, l'observabilité joue un rôle clé dans la gestion des performances des applications d’IA. Elle permet d’identifier les solutions les plus adaptées parmi la diversité des modèles et outils disponibles, d’assurer un suivi en continu après leur déploiement afin de détecter et corriger d’éventuelles anomalies, et d’optimiser l’équilibre entre performance, latence et coûts. En intégrant ces mécanismes, les organisations peuvent exploiter l’IA de manière plus efficace et maîtrisée.
Ce que les entreprises doivent exiger de l’IA
Pour déployer l’IA en toute confiance, les entreprises doivent viser un niveau d’exigence élevé, bien au-delà du simple “suffisamment bon”. Les réponses des LLM doivent être honnêtes, inoffensives et utiles.
Elles doivent s’appuyer sur des faits vérifiables, sans erreurs ou inventions, et exceller dans des tâches complexes comme le résumé, l’inférence ou la planification. Une IA responsable sait aussi reconnaître ses limites et s’abstenir de répondre en l’absence d’information. La sécurité est primordiale, l’IA ne doit ni exposer de données personnelles ni céder aux manipulations. Des mécanismes robustes doivent prévenir les biais, stéréotypes et dérives toxiques. Enfin, l’intelligence artificielle doit produire des réponses claires, utiles et directement exploitables, au service des objectifs des utilisateurs, pour améliorer leur efficacité et la qualité de leurs décisions.
Pour les tâches nécessitant une mémorisation fiable, il faut enrichir les LLM avec des sources de données externes pour garantir l’exactitude. C’est le principe de la génération augmentée par la recherche (RAG), qui combine LLM et bases de données factuelles pour des réponses plus précises.
Le RAG Triad est un ensemble de métriques permettant d’évaluer les applications RAG afin de garantir qu’elles sont honnêtes et utiles. Il repose sur trois critères : Pertinence du contexte, Ancrage et Pertinence de la réponse. En décomposant un système RAG en ses éléments (requête, contexte, réponse), ce cadre d’évaluation permet d’identifier les points de défaillance et d'optimiser le système de manière ciblée.
Se protéger contre les risques
L'observabilité aide à limiter les hallucinations, détecter les réponses erronées et repérer les failles de sécurité. Avec l’émergence des flux de travail multi-agents, il devient crucial de surveiller les appels d’outils, les traces d’exécution et le bon fonctionnement des systèmes distribués. Se prémunir contre les risques implique d’aligner les modèles et d’ajouter des garde-fous aux applications pour évaluer la toxicité, les stéréotypes et les attaques adversaires. C’est une technologie clé pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, transformer les entreprises, optimiser les processus, réduire les coûts et débloquer de nouvelles sources de revenus.