Infrastructure IA et LLMOps

Architecture IA

Sans architecture de référence, chaque équipe choisit seule un modèle, un magasin vectoriel, une approche d'orchestration et une façon de gérer les secrets. Nous définissons l'architecture partagée qui rend le deuxième et le cinquième système d'IA moins chers que le premier.

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Le problème métier

Rien ne capitalise

Le premier système d'IA coûte cher parce que tout est neuf. Le cinquième devrait être bon marché et ne l'est généralement pas, parce que chaque équipe a résolu les mêmes problèmes différemment. Il existe désormais cinq façons d'appeler un modèle, cinq approches de l'évaluation, cinq coffres à secrets et aucune capacité à déplacer le trafic d'un fournisseur à l'autre. Le coût se paie deux fois : à la construction en double, puis quand il faut changer quelque chose partout à la fois.

Ce que nous faisons

Définir la couche partagée et ses frontières

Nous concevons la couche qui devrait être commune, accès aux modèles, recherche, orchestration, évaluation, observabilité et secrets, et nous disons tout aussi explicitement ce qui doit rester dans l'application, car trop centraliser crée un goulet d'étranglement. L'architecture est écrite pour garder le choix du fournisseur réversible, afin qu'une décision de modèle ne devienne pas un engagement architectural. Nous la validons sur deux ou trois cas d'usage réels plutôt que de livrer un schéma.

Architecture IA

Compétences

Enterprise AI Architecture
LLM Architecture
RAG Architecture
Agent Architecture
AI Platform Architecture
Cloud AI Architecture
Hybrid AI
Private AI Architecture

Cas d'usage courants

Établir une architecture de référence avant qu'un portefeuille de projets IA ne démarre en parallèle.
Consolider sur une infrastructure partagée les implémentations divergentes de plusieurs équipes.
Concevoir pour une exigence de juridiction ou d'isolation qui exclut la voie cloud par défaut.
Réexaminer une architecture dont les changements se révèlent coûteux.

Notre méthode

Évaluer

Établir les contraintes : résidence, latence, budget et existant.
Concevoir

Concevoir passerelle, routage, cache et bascule pour que le choix de fournisseur reste réversible.
Instrumenter

Observabilité, évaluation et imputation des coûts en place avant l'arrivée du trafic.
Exploiter

Exploiter selon des niveaux de service convenus, avec revue périodique de capacité et de coûts.

Technologies

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sécurité et gouvernance

Le lieu de traitement des données est une configuration, pas une hypothèse : les modèles peuvent tourner dans votre propre tenant cloud ou sur votre propre matériel là où la résidence ou l'isolation l'exigent. Le trafic passant par la passerelle est authentifié, attribué à une équipe et journalisé, ce qui rend possibles à la fois la piste d'audit et le modèle de coût.

Independently audited against

Modèles de collaboration

Projet IA

Nous prenons la responsabilité de concevoir et livrer une solution IA définie.

Équipe IA dédiée

Capacité d'ingénierie dédiée sur le long terme, adaptée à votre stack et à votre modèle de livraison.

IA managée

Nous exploitons, surveillons et améliorons en continu les systèmes IA en production.

Pourquoi TeamExtension.ai

Nous validons les architectures en construisant dessus

Une architecture qui n'a jamais porté de charge réelle est une hypothèse. Nous éprouvons la conception sur de vrais cas d'usage pendant la mission, ce qui fait remonter les mauvaises hypothèses tant qu'elles sont peu coûteuses à corriger. Cela garde aussi le document honnête sur ce qui est réellement partagé et ce qui ne l'était que sur un schéma.

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Questions fréquentes

Faut-il construire une plateforme ou laisser les équipes choisir ?

Quelque part entre les deux, et la ligne compte davantage que le choix. Centralisez l'accès aux modèles, l'évaluation, l'observabilité et les secrets, qui gagnent à être cohérents. Laissez la logique applicative et l'expérience utilisateur aux équipes, car les centraliser crée une file d'attente.

Comment éviter la dépendance à un fournisseur ?

En faisant passer les appels de modèle par une passerelle à interface interne stable, de sorte que le choix du fournisseur soit de la configuration. La portabilité totale est hors d'atteinte, car les comportements des modèles diffèrent, mais le coût d'un changement peut passer d'un trimestre à une semaine.

Avons-nous besoin d'une base vectorielle dédiée ?

Souvent non. pgvector dans un PostgreSQL existant couvre de nombreuses charges d'entreprise sans nouvelle infrastructure à exploiter. Un magasin dédié se justifie à l'échelle ou pour des fonctionnalités précises, pas par défaut.

Combien de temps cela prend-il ?

Six à dix semaines, validation sur cas d'usage réels comprise. Des missions plus courtes produisent un document ; c'est la validation qui en fait une architecture.

Compétences associées

Données et modèles IA

Stratégie de données IA

Rendre la connaissance d'entreprise exploitable par l'IA : maturité, propriété, qualité et architecture de recherche.

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Conseil en sécurité IA

Modéliser les menaces des systèmes IA et concevoir l'architecture, les contrôles et les frontières qui limitent le risque.

Stratégie et transformation IA

Stratégie IA

Déterminer où l'IA a sa place dans votre activité, ce qu'elle vaut et dans quel ordre la construire.

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