Essais sur l'architecture de l'IA en production

Une architecture IA en production n'est pas une fonctionnalité à boulonner sur le système existant — c'est un sous-système avec ses propres modes d'échec, ses propres trade-offs, et ses propres invariants. Ces essais traitent les décisions structurelles qui rendent un système LLM tenable au-delà du démo : la séparation décision (modèle) / exécution (code), le streaming comme décision d'UX plutôt que de transport, les fallbacks et timeouts comme art de la dégradation gracieuse, et l'observabilité conçue dès le départ plutôt que rétro-fittée. Le fil conducteur : ce qui distingue une fonctionnalité LLM qui tient un an de production d'une qui finit en post-mortem, ce n'est pas le modèle — c'est l'architecture posée autour. À lire pour qui ship du LLM en production et veut éviter les classiques que l'écosystème a déjà documentés à ses dépens.

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