Guide Complet : Créer un projet LLM de A à Z
Ce guide a été conçu comme une feuille de route claire et pragmatique pour structurer, lancer et piloter un projet basé sur un Large Language Model (LLM). Vous pouvez le dupliquer, l’enrichir, l’utiliser comme support pour vos projets internes ou vos ateliers clients.
1. Poser les bases
Avant de plonger dans la construction d'un projet LLM, il est crucial de solidement poser les fondations. Cela implique de bien comprendre le problème que l'IA va résoudre, d'identifier les utilisateurs cibles et de définir clairement les cas d'usage.
🎯 Objectif : Définir la vision produit et les cas d'usage
- Quel problème l'IA doit-elle résoudre ? Il est essentiel de cerner un problème spécifique et mesurable. Par exemple, automatiser la réponse aux questions fréquentes des clients .
- Pour qui ? Dans quel contexte ? Définir l'audience cible (débutants, experts…) et le contexte d'utilisation (mobile, web…) permet d'adapter l'IA et de garantir son adoption.
- Quel type de LLM est le plus adapté ? (génératif, extractif, copilote…) Un modèle génératif est idéal pour créer du contenu, un modèle extractif pour résumer des informations et un copilote pour assister les utilisateurs.
2. Construire son workflow projet LLM
Visualisation des étapes clés pour un projet LLM réussi.
Collecte des données
Réunir les données nécessaires.
Nettoyage et annotation
Préparer les données pour l'entraînement.
Entraînement et validation
Développer et tester le modèle.
Évaluation et ajustement
Améliorer la performance du modèle.
Intégration dans l’app ou service
Incorporer le modèle dans l'application.
Monitoring et amélioration continue
Suivre et optimiser le modèle.
3. Gérer les données intelligemment
🎯 Objectif : Préparer un jeu de données utile et exploitable
- Éliminer et Corriger : Éliminer les doublons, corriger les erreurs dans les données.
- Annoter les données : Utiliser l'annotation manuelle et semi-automatisée pour enrichir les données.
- Former ou Utiliser des plateformes : Former des experts ou utiliser des plateformes dédiées (ex: Labelbox).
4. Estimer les coûts et ressources
🎯 Objectif : Anticiper les besoins réels du projet
BUILD
collecte, nettoyage, entraînement, tests
RUN
coûts d'inférence (API, compute)
MAINTENANCE
monitoring, retraining, support
📌 Facteurs à surveiller : type d'app, taille du modèle, fréquence d'usage
5. Choisir la bonne infrastructure
🎯 Objectif : Assurer scalabilité, sécurité et performance. Une infrastructure robuste est essentielle pour supporter un projet LLM. Voici les composants clés à considérer :
GPU
A100, V100, Cloud (GCP, AWS, Render…)
Stockage
Supabase, S3, DB vectorielle : Qdrant, Pinecone…
Orchestration
Docker, Kubernetes
Sécurité
Logs, observabilité, RBAC
📌 Conseil : Un expert cloud / MLOps peut faire gagner du temps et éviter des erreurs coûteuses.
6. Entraîner et évaluer son modèle
🎯 Objectif : Obtenir un modèle fiable et pertinent
- Diviser en datasets : entraînement / validation / test
- Optimiser les hyperparamètres (learning rate, epochs, batch size…)
- Définir les seuils de confiance pour déclencher les fallbacks
📈 KPIs clés à suivre :
Autres métriques utiles :
- Accuracy : pourcentage global de prédictions correctes, utile pour les tâches équilibrées. Moins pertinent quand les classes sont déséquilibrées.
- Loss : indicateur suivi pendant l’entraînement, il reflète à quel point les prédictions du modèle s’éloignent des vraies valeurs. C’est le signal que l’on cherche à minimiser.
7. Ajouter de la valeur avec des techniques avancées
Vous cherchez une solution simple et rapide pour orienter la réponse sans réentraîner le modèle ?
Vous voulez injecter des connaissances spécifiques régulièrement mises à jour ?
Vous souhaitez adapter le comportement ou le ton du modèle de façon fine ?
👉 Prompting (few-shot)
Le Prompting joue sur la formulation pour améliorer les réponses
Le Prompting joue sur la formulation pour améliorer les réponses
👉 RAG
Le RAG combine le LLM avec une base de documents interne pour des réponses plus précises
Le RAG combine le LLM avec une base de documents interne pour des réponses plus précises
👉 Fine-tuning
Le Fine-tuning réentraîne un modèle sur des données spécifiques
Le Fine-tuning réentraîne un modèle sur des données spécifiques
👉 Les approches peuvent aussi être combinées pour maximiser précision, flexibilité et performance.
8. Construire, tester, itérer
🎯 Objectif : Intégrer le LLM dans un vrai produit
APIs
Intégrer des APIs comme OpenAI, Claude, ou Hugging Face pour exploiter les modèles LLM.
Front-end
Développer l'interface utilisateur avec des outils comme Streamlit, Flask, Bubble, ou Next.js.
Monitoring
Utiliser Langfuse, Traceloop, ou Phoenix pour surveiller et optimiser les performances.
UI
Concevoir l'interface utilisateur avec Chainlit, Gradio, ou Botpress.
📌 Commencer par un POC et itérer rapidement en utilisant les bons outils pour chaque étape du processus.
9. Déployer et suivre l'impact
🎯 Objectif : Maintenir la performance dans le temps
- Mettre en place des dashboards et alertes
- Suivre l'usage réel, la satisfaction, les feedbacks
- Ajuster prompts, seuils ou modèles selon les retours
📌 Ne pas oublier : documenter, automatiser, améliorer en continu
RGPD, souveraineté, éthique
🎯 Objectif : Intégrer les bonnes pratiques dès le départ
- Choix du modèle : open source ou API propriétaire ?
- Stockage et traitement local des données ?
- Transparence, biais, auditabilité du modèle
Modèles open source vs propriétaires
Merci pour votre lecture 🙏
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