Notre glossaire, méticuleusement élaboré, est votre boussole dans l’univers complexe et dynamique du marketing, de la communication et du digital. Ici, chaque terme est une clé que nous vous aidons à décrypter pour vous ouvrir a des concepts innovants et des stratégies éprouvées. Plongez dans nos thématiques pour éclairer votre chemin vers l’excellence et la créativité.
Le LLMOps est l’ensemble des pratiques, outils et processus permettant de gérer le cycle de vie des grands modèles de langage (Large Language Models) en production. Il s’agit d’une extension des principes du MLOps, appliquée aux spécificités des LLMs : gestion des prompts, surveillance des performances, sécurité, gouvernance, etc.
L’exploitation de modèles de langage à grande échelle nécessite une approche rigoureuse et industrialisée. Le LLMOps englobe plusieurs dimensions : déploiement (cloud ou on-premise), monitoring en temps réel (qualité des réponses, taux d’erreurs, dérives sémantiques), gestion des versions de prompts ou de modèles, intégration continue (CI/CD), et contrôle de conformité (RGPD, confidentialité, éthique). Cette discipline émerge avec la multiplication des cas d’usage critiques en entreprise. Elle permet de garantir la robustesse, la traçabilité et la maintenabilité des systèmes IA. Les équipes doivent combiner des compétences en data engineering, sécurité, UX, et NLP. Le LLMOps inclut également des outils de feedback utilisateur, de métriques qualitatives (cohérence, utilité, fact-checking), et de journalisation des interactions. Il est essentiel pour passer d’un prototype IA à un service fiable, durable et gouverné.
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