Définir le processus de passage d’un prototype IA générative à la production

• Définir le processus de passage d’un prototype IA à la production
• Identifier les écarts entre prototype et service fiable
• Organiser les jalons de mise en production d’un projet GenAI

Chefs de projet IA, data scientists, architectes, product owners

Avoir réalisé ou piloté un prototype d’IA générative

• Définir les critères de sortie d’un prototype d’IA générative
• Évaluer la qualité des réponses du prototype sur des cas réels
• Identifier les risques de sécurité, de confidentialité et de conformité
• Cadrer les exigences de performance, de latence et de disponibilité
• Concevoir l’architecture cible du service de production
• Organiser la gestion des prompts, des modèles et des versions
• Mettre en place les tests, les garde-fous et la supervision
• Estimer les coûts d’exploitation et de consommation du modèle
• Planifier le déploiement progressif et le retour arrière
• Définir les rôles et la gouvernance de l’exploitation du service

• Évaluer la maturité d’un prototype d’IA générative réel
• Lister les prérequis techniques d’une mise en production
• Construire la feuille de route d’un passage en production

• Check list de passage en production d’une solution GenAI
• Modèle de feuille de route du prototype à la production
• Fiche repère des risques d’un déploiement d’IA générative