Qu’est-ce que l’inférence ?
L’inférence consiste à appliquer un modèle entraîné à de nouvelles données d’entrée. Le résultat peut être une classification, un score, un embedding, un objet reconnu ou du texte, une image ou du son générés. Elle se distingue de l’entraînement, qui modifie les paramètres du modèle.
Entrées, contexte et paramètres
La qualité dépend du format, des consignes, du contexte disponible et des limites du modèle. Un système génératif permet notamment de régler la variabilité, la longueur maximale et le format des réponses. Un processus stable utilise des consignes versionnées et une validation structurée.
Outils et déroulement du travail
Pendant l’inférence, le modèle peut demander une recherche, un calcul ou une action dans un système connecté. L’application vérifie les arguments, les autorisations et le résultat de l’outil. Une opération critique ne peut pas reposer uniquement sur le texte libre du modèle.
Latence, coûts et passage à l’échelle
La vitesse dépend de la taille du modèle, de la longueur du contexte, du nombre de tokens produits, du matériel et de l’attente des outils. Selon la tâche, le traitement par lots, la mise en cache, le streaming et le routage peuvent réduire les coûts. L’optimisation ne doit pas modifier la qualité à l’insu des responsables.
Suivi et sécurité
On surveille les erreurs, les délais de réponse, les coûts, les refus, le respect du format et des indicateurs de qualité sélectionnés. Les entrées et les sorties sont soumises aux règles de protection des données et de contenu. Les journaux ont une durée de conservation limitée et ne contiennent pas de secrets inutiles.
L’approche de PAR HOUSE Agency
Nous relions la couche d’inférence aux évaluations, au routage, aux outils et au suivi opérationnel. Chaque version possède une qualité et un coût mesurables ainsi qu’une solution de repli sûre. L’agent IA fonctionne ainsi de manière fiable dans un processus réel.
