Concevoir des workflows LLM mesurables et gouvernés, sans confondre prototype et exploitation en production.
Un modèle capable de répondre à quelques exemples ne garantit ni la confidentialité, ni le coût, ni la conduite à tenir lorsqu’il se trompe. L’architecture donne au LLM une place précise dans un processus dont les autorisations et les décisions restent explicites.
VOTRE CONTEXTE
Identifiants, journaux et documents métier peuvent se retrouver dans le contexte transmis au modèle ou dans les traces de debug. Avant un appel, il faut définir les données autorisées, leur masquage et leur durée de conservation.
Timeout, quota épuisé, sortie mal structurée ou nouveau modèle peuvent interrompre le workflow. Une recommandation sensible ne doit pas devenir une action automatique parce que la démonstration fonctionne en conditions idéales.
Contexte volumineux, appels répétés et réponses longues gonflent la facture. Le coût doit être suivi par usage et confronté à la qualité des résultats, à la latence et au temps réellement gagné.
TROIS PILIERS
Séparer application, orchestration, données et accès au modèle. Azure AI Foundry et Azure OpenAI apportent déploiement et évaluation ; choisir modèle, région et capacité selon le besoin confirmé. Des appels API bornés en temps et validés en entrée et sortie rendent l’intégration plus prévisible.
Minimiser les données, utiliser des identités adaptées et protéger les secrets. Le modèle propose ; des règles déterministes contrôlent l’action et une personne autorisée peut approuver, refuser ou demander une reprise. L’identité et le motif de cette décision restent traçables.
Constituer des exemples représentatifs et suivre qualité, erreurs de format, refus, latence et coût par version. Corréler événement, prompt, modèle et décision sans conserver inutilement des données sensibles. Prévoir budgets et mode manuel si le quota ou le fournisseur est indisponible.
CHOIX TECHNIQUES
Une file découple ingestion et inférence lorsque la latence le permet et facilite les reprises. Pour une réponse immédiate, borner timeout et retries ; dans les deux cas, rendre les traitements idempotents avant toute écriture.
Un schéma de réponse valide la forme, pas la véracité. Une modification de politique de sécurité ou de processus métier exige contrôles déterministes, approbation humaine et possibilité de retour arrière.
Les travaux de R&D de WAFGuard AI explorent un flux Azure associant événements WAF, analyse par LLM via Azure AI Foundry et Azure OpenAI, puis recommandations soumises à validation humaine. L’expérimentation permet d’étudier la traçabilité, la latence et les garde-fous avant toute action sur les règles. Il s’agit de travaux internes, non d’une réalisation client ni d’un déploiement en production.
PASSER À L’ACTION
Cette page présente les savoir-faire. Chaque prestation précise son périmètre, ses livrables et son déroulement.
AKITA / CONTACT
Présentez-moi la décision, les systèmes concernés et vos contraintes. Je vous aiderai à définir la suite la plus utile.
