IA générative d'entreprise : Du Shadow AI au MLOps - Comment reprendre le contrôle [article 5/5]

*IA customisée : construire une solution basée sur une ou plusieurs IA dans son SI comme une application « maison » qui s’appuie sur ses données. Les IA utilisées peuvent exploiter ou non des données spécifiques. Elle se différentie de l’IA embarquée qui est proposée nativement comme une fonctionnalité par les éditeurs des solutions logicielles.

La révolution de l'intelligence artificielle générative a créé un phénomène que les DSI connaissent bien, mais à une échelle inédite : le Shadow IT – ces usages sauvages qui échappent au contrôle de la DSI –.  Aujourd'hui, des collaborateurs utilisent quotidiennement des outils grand public comme ChatGPT, Claude ou Gemini, créant ainsi un "Shadow AI". Cette pratique, si elle part d'une bonne intention, expose l'entreprise à des risques majeurs : fuite de données confidentielles, non-conformité, et surtout, une absence totale de gouvernance sur des outils qui influencent les décisions métier.

Face à cette adoption B2C qui devance massivement les cadres B2B, la réponse ne peut être l'interdiction. Elle doit être l'industrialisation.

L'enjeu est de proposer un cadre maîtrisé qui offre la même puissance, mais avec la sécurité, la fiabilité et le contrôle qu'exige le monde professionnel. C'est précisément la mission du MLOps (Machine Learning Operations), une discipline qui s'inspire directement des leçons apprises lors de la décennie DevOps et cloud.

Tirer les leçons du Cloud Computing et l'analogie avec le DevOps

L'analogie avec le cloud est plus pertinente que jamais. Mikael THEPAULT, responsable d'offre SAP BTP chez Talan, le confirme : "Le défi du cycle de vie des modèles d'IA est un écho direct de ce que nous gérons depuis des années avec les services cloud. La dépréciation d'un service managé impose une migration planifiée. C'est cette discipline que le MLOps doit s'approprier."

Cette vision déplace le problème vers le champ, bien plus maîtrisé, de l'ingénierie des systèmes distribués. Jérôme MOLLIER-PIERRET renforce cette idée : "L'analogie avec le cloud est notre atout stratégique. Les principes d'interdépendance, de surveillance et d'architecture découplée ne sont pas à réinventer ; ils sont à transposer. Notre expérience DevOps est le meilleur accélérateur pour une pratique MLOps mature."

Pour vous, cela signifie que vos équipes possèdent déjà une partie significative des compétences nécessaires, réduisant ainsi la courbe d'apprentissage et accélérant la mise en œuvre.

Les cinq piliers d'un framework MLOps robuste

Un framework MLOps robuste pour l'IA générative s'articule autour de cinq piliers fondamentaux.

1.    Le Registre de Modèles : traçabilité et reproductibilité totales

Tout comme DevOps utilise des registres d'artefacts, le MLOps s'appuie sur un registre de modèles centralisé. Chaque modèle y est référencé avec sa version, ses métriques de performance et sa documentation, garantissant la traçabilité et la reproductibilité.

Pour votre équipe opérationnelle, ce registre devient la source unique de vérité. Il répond instantanément aux questions : quel modèle est actuellement en production sur telle application ? Quelle était sa performance lors des tests de validation ? Quand a-t-il été déployé et par qui ? Cette transparence est également précieuse lors des audits de conformité, où vous devez démontrer quelle version exacte d'un modèle était active à un moment donné.

2.    Le Monitoring de la Dérive : une alerte automatique si l'IA dévie de ses objectifs
C'est ici que le MLOps se distingue. On ne surveille plus seulement des métriques techniques, mais le comportement du modèle. Des outils spécialisés traquent en permanence la "dérive" : les réponses du modèle s'éloignent-elles de l'alignement initialement validé ?
Arnaud DELERUYELLE précise : "La dérive peut être subtile et progressive, rendant sa détection manuelle quasiment impossible. Seule une surveillance automatisée avec des seuils d'alerte prédéfinis permet de maintenir la qualité dans la durée."

Pour vous, ce monitoring comportemental constitue un système d'alerte précoce qui permet d'intervenir avant que la dégradation n'impacte vos utilisateurs finaux.

3.    L'Évaluation Continue : la garantie que la performance ne se dégrade pas dans le temps
Un modèle doit être testé en continu contre un jeu de données de référence représentatif des cas d'usage métiers. Cette évaluation peut être automatisée grâce à des techniques comme le LLM-as-a-Judge, où un LLM puissant évalue les réponses du modèle en production selon une grille de critères métier.
Arnaud DELERUYELLE précise la méthodologie : « L'évaluation continue n'est pas un luxe, c'est une nécessité opérationnelle. Elle permet de détecter les régressions silencieuses introduites par des mises à jour de modèles, avant qu'elles n'impactent massivement la production. Cette discipline transforme la gestion de l'IA d'un exercice réactif en une gouvernance proactive. »

4.    Le Proxy de Modèles : la liberté de changer de fournisseur d'IA sans réécrire vos applications
C'est le pilier architectural de la gouvernance. Au lieu de laisser chaque application appeler directement l'API de différents fournisseurs (OpenAI, Anthropic, Google), on met en place un proxy de modèles interne. Ce service unique agit comme un routeur intelligent.
Jérôme MOLLIER-PIERRET explique : "Le proxy de modèles est notre tour de contrôle. Il abstrait la complexité, applique les politiques de sécurité, gère les coûts, et nous permet de switcher de modèle sans impacter les applications."

Pour votre entreprise, ce proxy offre des avantages stratégiques multiples :
•    Changement de fournisseur sans réécriture : Vous pouvez remplacer un modèle OpenAI par un modèle Anthropic ou un modèle plus « open-source » hébergé en interne, sans modifier une ligne de code dans vos applications métier.
•    Contrôle des coûts centralisé : Toutes les requêtes passant par le proxy, vous disposez d'une visibilité totale sur la consommation par application, par équipe, par modèle.
•    Politiques de sécurité unifiées : Le proxy peut filtrer les données sensibles, anonymiser les requêtes, ou bloquer certains types de questions selon votre politique de conformité.
•    Load balancing intelligent : Le proxy peut répartir la charge entre plusieurs modèles ou plusieurs instances, garantissant disponibilité et performance.

Ce concept de proxy est d'ailleurs déjà une réalité contractuelle sur certaines plateformes. Des acteurs comme SAP, via SAP BTP (Business Technology Platform) ou AWS avec sa solution Bedrock proposent un accès unifié à une sélection de grands modèles, agissant en tant que provider unique. Le proxy interne est la version personnalisée de cette stratégie, offrant un contrôle total.

5.    La maîtrise du TCO : un budget IA sans surprise et un ROI sécurisé
C'est le dernier pilier qui concerne la budgétisation de la conception aux opérations. Sécuriser le ROI passe par la mesure du TCO (Total Cost of Ownership). Le coût d'un modèle ne se limite pas à son prix par token ; il doit inclure le coût de l'évaluation continue et des projets de migration futurs et cela doit être pris en compte dès la conception.

De l'expérimentation à la production : un changement de paradigme

Le passage du POC à la production n'est pas une simple question d'échelle. Les entreprises qui ont réussi cette transition partagent un point commun : elles ont investi dans un framework MLOps avant de multiplier les cas d'usage.

Cette approche s'oppose à la tentation du "POC-driven development", où chaque équipe expérimente indépendamment sans mutualisation ni gouvernance. Steve BELLART met en garde contre cette dérive : « Sans framework centralisé, vous vous retrouvez avec une multiplication anarchique d'applications IA, chacune avec ses propres modèles, ses propres dépendances, ses propres risques. Cette dette technique devient rapidement ingérable. »

Pour votre DSI, le MLOps est l'investissement stratégique qui permet de passer d'une juxtaposition chaotique de POCs à une industrialisation maîtrisée et scalable.

Pour passer du "Shadow AI" à une IA d'entreprise industrialisée, il faut un cadre. Le MLOps, en s'inspirant des meilleures pratiques du DevOps et en les adaptant aux spécificités des modèles, offre ce cadre. Il transforme une source de risque en un avantage concurrentiel fondé sur la maîtrise, la gouvernance et la durabilité.

Cette série "IA générative d’entreprise" vous a présenté un parcours complet, du choix des modèles à leur industrialisation. L'IA générative n'est plus une expérimentation de laboratoire, mais une technologie de production exigeant rigueur, méthodologie et expertise. Les entreprises qui l'aborderont avec cette maturité transformeront une promesse technologique en valeur métier durable.

GLOSSAIRE

Token : Unité de base utilisée par les modèles d'IA pour traiter de la donnée. Un token peut être un mot, une partie de mot ou un caractère. C’est cette unité qui est utilisée également par des modèles multimodaux traitant par exemple des images, du son ou des vidéos.