Offre — Observabilité, Qualité & Test continu

Détecter les dérives avant l'incident, tenir la qualité en production

Vous avez déployé un pilote IA. Il fonctionne. Puis un matin, les utilisateurs se plaignent : réponses incohérentes, citations absentes, latence insupportable. Vous ne savez ni quand c'est arrivé, ni pourquoi, ni comment revenir en arrière proprement.

Cette offre transforme une IA "boîte noire" en système gouvernable : des métriques mesurables, des seuils d'alerte calibrés, un protocole de test qui tient, et un plan de rollback qui fonctionne vraiment quand il faut.

Pour qui

DSI, Responsable Produit IA, Chef de projet, Data/ML Engineer.
Organisation qui a un pilote ou une IA en production, et qui refuse de piloter à l'aveugle sans indicateurs ni plan de repli.

Pour quel besoin

Vous avez une IA en production, mais aucune visibilité sur ce qui se dégrade vraiment.
Vous détectez les incidents après les utilisateurs, pas avant.
Vous voulez des SLO clairs, des dashboards utilisables, et un protocole de rollback testé.
Vous devez prouver la qualité (audit, conformité AI Act, certification) avec des traces et des mesures.

Problème que l'on résout

Un système IA sans observabilité dérive lentement : qualité qui baisse, coûts qui explosent, utilisateurs qui perdent confiance. Vous le découvrez trop tard, sans trace, sans seuil, sans plan de retour arrière.

Le résultat : incidents non détectés, escalades en urgence, perte de crédibilité métier, et impossibilité de démontrer la conformité ou la qualité lors d'un audit.

Ce que vous obtenez

Une scorecard SLO/SLI calibrée : latence P95, fidélité RAG, taux de citations valides, taux d'erreur JSON, CSAT utilisateur, coût par requête.
Un plan d'évaluation structuré : constitution du jeu d'or (golden set), protocoles A/B ou mode ombre (shadow), critères de régression.
Des dashboards opérationnels : vue technique (latence, erreurs, coûts), vue ML (fidélité, ancrage), vue métier (adoption, satisfaction).
Des runbooks incidents : dégradation de performance, données corrompues, rollback complet, avec procédure testée et chronométrée.
Des gates de release : checklist Go/No-Go avant chaque mise en production, critères bloquants explicites.

Choisissez votre niveau (3 couches)

Un même besoin "observabilité & qualité" peut exiger trois profondeurs. Vous choisissez le niveau selon votre phase (pilote, pré-prod, production critique).

Niveau 1 — Essentiel

Pour démarrer la mesure sans se noyer, et avoir des seuils Stop/Go clairs.

Livrables typiques :

Scorecard SLO/SLI (5 à 8 indicateurs essentiels + seuils WARNING/CRITICAL).
Plan de constitution du jeu d'or (critères de sélection, volumétrie cible, méthode de labellisation).
Checklist Go/No-Go production (30 points : données, modèle, infra, monitoring, conformité).
Runbook rollback (procédure pas-à-pas, critères de déclenchement, responsabilités).

Niveau 2 — Projet

Pour sécuriser la production sur les points qui changent la décision : détection de drift, tests automatisés, alertes calibrées.

Ajouts typiques (selon contexte) :

Plan de monitoring du drift (data drift, concept drift, performance drift : métriques PSI, seuils, fréquence de calcul).
Protocole d'évaluation A/B ou mode ombre (population test, durée, critères de succès, plan de bascule).
Structure dashboards (maquettes + spécifications techniques : sources de données, fréquence de rafraîchissement, destinataires).
Seuils d'alerte calibrés (WARNING, CRITICAL, destinataires, canaux Slack/email/PagerDuty, escalade).

Niveau 3 — Production

Pour industrialiser l'observabilité : des protocoles utilisables au quotidien, des rituels de revue, une traçabilité audit-ready.

Ajouts typiques :

Runbooks incidents complets (performance dégradée, pipeline features cassé, boucle infinie agent, contamination de contexte).
Protocole de rentranement (déclencheurs calendrier/seuil/hybride, validation métier, déploiement progressif).
Plan de traçabilité conformité (journaux à conserver, durée de rétention, signature cryptographique, format audit).
Rituels de revue qualité (hebdo/mensuel : métriques suivies, décisions types, responsabilités, traces formelles).

Comment ça se passe

Nous gardons un format volontairement court : peu de réunions, une clarification nette, puis des livrables.

Questionnaire(s) de cadrage : système déployé, volumétrie, criticité, incidents connus, métriques actuelles, stack technique.
Entretien court : clarification des seuils métier acceptables, identification des risques prioritaires, arbitrage sur la profondeur.
Production des livrables personnalisés : adaptés à votre stack (monitoring, logs, infra), votre métier et vos contraintes de conformité.
Round de corrections : vous relisez, vous corrigez, nous ajustons pour obtenir une version opérationnelle et utilisable.

Comment nous décidons

On ne "vend" pas l'observabilité. On outille une décision : continuer, corriger, ou rollback.

La décision se structure autour de quatre questions :

Quels indicateurs mesurent vraiment la valeur métier (pas seulement des métriques techniques) ?
Quels seuils déclenchent une alerte WARNING, et lesquels déclenchent une action CRITICAL immédiate ?
Quel protocole de test garantit qu'une nouvelle version ne régresse pas sur les critères essentiels ?
Quelle procédure de rollback fonctionne réellement en moins de 20 minutes, et qui l'a testée ?

Quand choisir cette offre

Vous avez un pilote ou une production IA, et vous pilotez actuellement "au feeling" sans indicateurs formels.
Vous devez prouver la qualité pour un audit (interne, AI Act, certification ISO, client grand compte).
Vous avez subi un incident non détecté, et vous refusez que ça se reproduise.
Vous voulez des dashboards utilisables (pas juste techniques) et des runbooks qui tiennent sous pression.

Quand ne pas la choisir

Vous n'avez pas encore de système déployé (cette offre suppose un pilote ou une production existante).
Vous cherchez l'implémentation technique des dashboards et des alertes (cette offre fournit les spécifications et les protocoles).
Vous voulez un suivi continu mensuel des métriques (cette offre livre un cadre, pas un run opérationnel).e cadrage).

Cadre d'intervention

Cette offre produit des livrables d'observabilité (scorecard, protocoles, runbooks, checklists) pour mesurer, détecter et corriger, avec des spécifications techniques utilisables par vos équipes DSI/Data/DevOps.

Elle ne remplace pas l'implémentation des dashboards, des alertes, ou la configuration de votre stack de monitoring : elle fournit le cadre structuré (quoi mesurer, quels seuils, quels protocoles, quelles responsabilités) pour que vos équipes techniques déploient efficacement.

Coordination avec vos experts (ou offre personnalisée)

Selon le contexte, nous travaillons en coordination avec vos équipes techniques (DevOps, SRE, Data Engineering) pour valider la faisabilité des métriques et des protocoles dans votre stack existante.

Si vous n'avez pas ces compétences en interne, une offre personnalisée peut intégrer l'accompagnement technique nécessaire (configuration monitoring, tests de charge, drill de rollback) au bon moment, sans alourdir la décision initiale.