7 Patterns Émergents pour Construire des Produits GenAI Performants en 2025

Alors que les entreprises passent des preuves de concept aux systèmes de production utilisant l'intelligence artificielle générative, des défis majeurs apparaissent. La transition vers des produits GenAI robustes nécessite de comprendre que ces systèmes ne sont pas de simples extensions des applications traditionnelles. Ils introduisent des problématiques uniques comme les hallucinations, l'accès non contrôlé aux données et le non-déterminisme. Face à ces défis, des patterns architecturaux émergent pour garantir la fiabilité et l'efficacité de ces solutions.

Dans cet article, nous explorons les patterns architecturaux qui se sont révélés essentiels lors du développement de produits GenAI en environnement de production. Ces approches sont le fruit d'observations sur le terrain et représentent les meilleures pratiques actuelles pour tirer pleinement parti des modèles de langage tout en atténuant leurs limitations inhérentes.

1. Direct Prompting : L'Approche Fondamentale

Le pattern le plus basique consiste à connecter directement un utilisateur à un modèle de langage (LLM) pré-entraîné. L'utilisateur saisit des prompts et reçoit les réponses du modèle sans étapes intermédiaires.

Bien que simple et accessible, cette approche présente des limitations importantes :

• Le modèle est limité aux connaissances de son jeu d'entraînement
• Absence de données récentes ou spécifiques au contexte d'utilisation
• Risques liés aux prompts malveillants
• Tendance du modèle à halluciner (inventer des informations plausibles mais fausses)

Pour la plupart des applications professionnelles, le Direct Prompting doit être complété par d'autres patterns pour garantir la pertinence et la fiabilité des réponses. Comme l'explique notre analyse sur les cercles vicieux du contenu généré par algorithmes, un système sans garde-fous peut rapidement dériver.

2. Evals : Évaluer Systématiquement les Performances

Contrairement aux systèmes traditionnels, les applications GenAI ne sont pas déterministes - elles peuvent générer différentes réponses pour une même entrée. Les évaluations (Evals) permettent de mesurer la qualité des sorties du modèle à travers différents scénarios pour s'assurer qu'elles répondent aux standards attendus.

Méthodes d'évaluation

Trois approches principales sont utilisées pour évaluer les performances d'un LLM :

Méthode	Description	Avantages	Limitations
Auto-évaluation	Le LLM évalue lui-même ses réponses	Simple à mettre en œuvre	Risque de renforcement des biais et erreurs
LLM comme juge	Un second modèle évalue les sorties du premier	Automatisable et plus objectif	Coût supplémentaire
Évaluation humaine	Des évaluateurs humains jugent la qualité des réponses	Meilleure évaluation qualitative	Difficile à mettre à l'échelle

En pratique, une combinaison d'évaluation par un LLM externe et d'évaluation humaine offre les meilleurs résultats. Comme le montre notre guide pour reformuler un texte avec l'IA, la supervision humaine reste essentielle pour garantir la qualité finale.

3. Embeddings : Transformer les Données en Vecteurs

Les embeddings constituent une technique fondamentale pour représenter des données textuelles ou visuelles sous forme de vecteurs numériques. Cette représentation permet de capturer les relations sémantiques entre différents éléments - les concepts similaires se retrouvent proches dans l'espace vectoriel.

Les embeddings servent de fondation à plusieurs autres patterns, notamment :

• La recherche sémantique de documents pertinents
• La comparaison de similarité entre textes ou images
• L'organisation et la classification de grands ensembles de données

Par exemple, les embeddings d'images permettent de retrouver des visuels similaires, tandis que les embeddings de texte facilitent la recherche par similarité conceptuelle plutôt que par mots-clés exacts. Cette technologie est au cœur de l'optimisation SEO avancée par IA que nous avons analysée précédemment.

4. Retrieval Augmented Generation (RAG) : Enrichir les Réponses avec des Données Externes

Le RAG est probablement le pattern le plus important pour développer des applications GenAI utiles en entreprise. Il permet de compléter les connaissances générales du LLM avec des informations spécifiques et à jour issues de sources externes.

Le fonctionnement du RAG suit généralement ces étapes :

1. L'utilisateur soumet une requête
2. Le système recherche des documents pertinents dans une base de connaissances
3. Les fragments les plus pertinents sont sélectionnés
4. Ces fragments sont ajoutés au prompt envoyé au LLM
5. Le LLM génère une réponse en s'appuyant sur ces informations contextuelles

Cette approche permet de résoudre plusieurs limitations du Direct Prompting :

• Accès à des informations récentes et spécifiques
• Réduction des hallucinations grâce à des sources fiables
• Adaptation au contexte particulier de l'organisation

Le RAG est particulièrement utile pour créer des assistants d'entreprise, des chatbots de service client ou des outils d'aide à la décision, comme expliqué dans notre analyse de Gemini, l'IA multimodale de Google.

5. Patterns d'Amélioration du RAG

Bien que puissant, le RAG de base présente certaines limitations qui peuvent être surmontées par des patterns complémentaires :

5.1 Hybrid Retriever

Ce pattern combine plusieurs techniques de recherche pour améliorer la pertinence des documents récupérés :

• Recherche par embeddings pour la similarité sémantique
• Recherche par mots-clés pour la précision lexicale
• Recherche structurée dans des bases de données pour les informations factuelles

En fusionnant ces différentes approches, l'Hybrid Retriever offre des résultats plus complets et pertinents qu'une méthode unique.

5.2 Query Rewriting

Ce pattern utilise un LLM pour reformuler la requête initiale de l'utilisateur en plusieurs variantes, augmentant ainsi les chances de trouver des documents pertinents :

• Génération de plusieurs formulations alternatives de la question
• Décomposition d'une question complexe en sous-questions
• Expansion avec des termes connexes ou synonymes

Cette approche est particulièrement efficace lorsque les utilisateurs formulent leurs questions dans un langage naturel qui ne correspond pas exactement aux termes utilisés dans les documents. Notre guide sur la recherche de mots-clés avec l'IA illustre bien cette technique.

5.3 Reranker

Après la récupération initiale des documents, le Reranker affine les résultats en reclassant les fragments selon leur pertinence réelle par rapport à la question :

• Évaluation plus précise de la pertinence de chaque fragment
• Élimination des faux positifs
• Priorisation des informations les plus utiles

Ce pattern garantit que seules les informations les plus pertinentes sont transmises au LLM, optimisant ainsi la qualité de la réponse finale et réduisant le bruit.

6. Guardrails : Sécuriser les Interactions

Les guardrails (garde-fous) sont essentiels pour garantir que les systèmes GenAI fonctionnent de manière sûre, éthique et conforme. Ils peuvent être implémentés à différents niveaux :

Types de guardrails

• Guardrails basés sur les LLMs : Utilisation d'un LLM secondaire pour analyser et filtrer les entrées et sorties
• Guardrails basés sur les embeddings : Détection de contenus problématiques par similarité vectorielle
• Guardrails basés sur des règles : Filtres explicites pour bloquer certains sujets ou formulations

Ces mécanismes permettent de :

• Prévenir les utilisations malveillantes
• Éviter la divulgation d'informations sensibles
• Maintenir un ton et un style appropriés
• Assurer la conformité réglementaire

L'importance des guardrails ne doit pas être sous-estimée, comme le montre notre analyse sur la réglementation de l'intelligence artificielle.

7. Fine Tuning : Personnaliser le Modèle pour des Besoins Spécifiques

Lorsque le RAG et ses améliorations ne suffisent pas, le Fine Tuning permet d'adapter un modèle pré-entraîné à un domaine ou une tâche spécifique :

• Entraînement supplémentaire sur des données spécialisées
• Ajustement des poids du modèle pour des cas d'usage particuliers
• Amélioration des performances sur des tâches spécifiques

Le Fine Tuning présente plusieurs avantages :

• Réponses plus précises dans le domaine ciblé
• Meilleure compréhension du jargon spécialisé
• Réduction de la taille des prompts (les connaissances sont intégrées au modèle)
• Amélioration des performances

Cependant, cette approche nécessite plus de ressources et d'expertise que le RAG. Elle est généralement recommandée lorsque les autres méthodes atteignent leurs limites ou pour des cas d'usage très spécifiques nécessitant des performances optimales.

Construire des Produits GenAI Robustes

La construction d'applications GenAI efficaces repose souvent sur la combinaison judicieuse de ces patterns. Une architecture typique pourrait intégrer :

1. Un système RAG avec Hybrid Retriever, Query Rewriting et Reranker
2. Des guardrails pour sécuriser les entrées et sorties
3. Des evals systématiques pour mesurer et améliorer les performances
4. Du Fine Tuning pour les cas d'usage spécifiques

Cette approche multicouche permet de tirer le meilleur parti des LLMs tout en compensant leurs limitations inhérentes.

Conclusion

Les patterns présentés dans cet article reflètent l'état actuel des meilleures pratiques pour le développement d'applications GenAI en environnement de production. Ils sont le fruit d'observations sur le terrain et continueront d'évoluer à mesure que la technologie progresse.

Pour les équipes de développement, l'adoption de ces patterns représente une étape cruciale vers la création de produits GenAI fiables, pertinents et sécurisés. La clé du succès réside dans la compréhension des forces et faiblesses des LLMs, et dans l'application judicieuse des patterns appropriés selon le contexte spécifique de chaque projet.

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