Les 7 patterns incontournables pour développer des produits GenAI en 2025

Le passage des prototypes d'intelligence artificielle générative aux systèmes de production représente un défi majeur pour les équipes de développement. Contrairement aux applications traditionnelles, les systèmes GenAI introduisent des problématiques uniques comme les hallucinations, l'accès non contrôlé aux données et le comportement non-déterministe. Dans cet article, nous analysons les patterns émergents qui permettent de construire des produits GenAI robustes et fiables en 2025.

Le défi du passage en production des systèmes GenAI

La transition des preuves de concept vers des applications GenAI de production n'est pas simplement une extension des systèmes transactionnels ou analytiques classiques. Les équipes qui réussissent cette transition ont identifié des patterns récurrents pour surmonter les défis spécifiques à cette technologie. Ces patterns ne sont pas des standards universels, mais plutôt des approches éprouvées qui peuvent être adaptées selon le contexte.

Avec l'évolution rapide des outils et des techniques dans ce domaine, il est crucial de comprendre quand et comment appliquer ces patterns pour maximiser leur efficacité. Examinons les approches les plus importantes qui émergent en 2025.

Direct Prompting : le point de départ

Le Direct Prompting consiste à connecter un utilisateur directement à un modèle de langage (LLM) sans étapes intermédiaires. L'utilisateur envoie des requêtes textuelles et reçoit des réponses générées par le modèle.

Cette approche, bien que simple, présente des limitations significatives. Le modèle est contraint par les données sur lesquelles il a été entraîné, ce qui signifie qu'il ne connaît pas les événements survenus après son entraînement et qu'il manque de contexte spécifique à votre domaine d'application.

De plus, les modèles peuvent afficher une confiance excessive même lorsque leurs connaissances sont limitées, inventant des réponses plausibles mais incorrectes. Ce comportement devient problématique lorsque le LLM représente une organisation et doit fournir des informations fiables.

Evals : évaluer systématiquement les performances

Dans le développement logiciel traditionnel, nous utilisons des tests pour vérifier que nos systèmes fonctionnent comme prévu. Avec les systèmes GenAI non-déterministes, nous devons adopter une approche différente : les Evals.

Les Evals permettent d'évaluer les réponses d'un LLM dans le contexte d'une tâche spécifique. Au lieu d'examiner des sorties individuelles, on évalue généralement le comportement du modèle sur un ensemble de scénarios pour s'assurer qu'il répond aux standards souhaités.

Méthodes de scoring et d'évaluation

Il existe différentes techniques d'évaluation selon qui calcule le score :

• Auto-évaluation : Le LLM évalue ses propres réponses. Cette approche présente des risques importants car si le processus d'auto-évaluation du modèle est défectueux, il peut produire des résultats qui semblent plus confiants qu'ils ne le sont réellement.
• LLM comme juge : Les sorties sont évaluées par un autre modèle, soit un LLM plus performant, soit un Small Language Model (SLM) spécialisé. Cette technique est devenue populaire pour automatiser le processus d'évaluation.
• Évaluation humaine : Les humains vérifient manuellement si les réponses correspondent au ton, au style et à l'intention souhaités. Bien que difficile à mettre à l'échelle, c'est la méthode la plus efficace pour évaluer les éléments qualitatifs.

En pratique, la combinaison d'un LLM comme juge avec l'évaluation humaine offre les meilleurs résultats pour comprendre les performances globales du système.

Embeddings : la représentation vectorielle des données

Les Embeddings transforment de grands blocs de données en vecteurs numériques de manière à ce que les embeddings proches les uns des autres représentent des concepts liés. Cette technique est fondamentale pour de nombreux patterns avancés en GenAI.

Les embeddings permettent de représenter des textes, images ou autres types de données dans un espace vectoriel où la proximité indique une similarité sémantique. Cette représentation facilite la recherche de contenu similaire et la compréhension des relations entre différents éléments.

Par exemple, les embeddings d'images permettent de rechercher des images visuellement similaires, tandis que les embeddings de texte facilitent la recherche sémantique au-delà de la simple correspondance de mots-clés. Dans les LLMs, les embeddings sont utilisés pour représenter le contexte et comprendre les relations entre les concepts.

Retrieval Augmented Generation (RAG) : enrichir les connaissances du LLM

Le Retrieval Augmented Generation (RAG) est un pattern qui consiste à récupérer des fragments de documents pertinents et à les inclure lors de l'envoi de prompts au LLM. Cette approche permet de surmonter les limitations des connaissances statiques du modèle en lui fournissant des informations contextuelles spécifiques.

Le RAG est particulièrement utile pour :

• Fournir des informations récentes que le modèle ne connaît pas
• Ajouter des connaissances spécifiques à un domaine ou une organisation
• Réduire les hallucinations en ancrant les réponses dans des sources fiables

Bien que le RAG de base soit puissant, il présente certaines limitations qui nécessitent des patterns complémentaires pour être pleinement efficace.

Le template RAG en pratique

Un système RAG typique suit ce flux :

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 extraits
4. Ces fragments sont ajoutés au prompt envoyé au LLM
5. Le LLM génère une réponse informée par ces connaissances supplémentaires

Cependant, pour construire un système RAG robuste, plusieurs patterns complémentaires sont nécessaires.

Patterns complémentaires pour améliorer le RAG

Hybrid Retriever : combiner différentes techniques de recherche

Le Hybrid Retriever combine la recherche par embeddings avec d'autres techniques de recherche pour améliorer la pertinence des résultats. Cette approche permet de surmonter les limitations d'une seule méthode de recherche.

Par exemple, on peut combiner :

• La recherche par embeddings pour la compréhension sémantique
• La recherche par mots-clés pour la précision terminologique
• La recherche par métadonnées pour le filtrage contextuel

Cette approche hybride est particulièrement efficace lorsque les données sont hétérogènes ou lorsque différents types de requêtes nécessitent différentes stratégies de recherche.

Query Rewriting : reformuler pour mieux rechercher

Le Query Rewriting utilise un LLM pour créer plusieurs formulations alternatives d'une requête et effectuer des recherches avec toutes ces variantes. Cette technique permet d'améliorer significativement la qualité des résultats de recherche.

Souvent, les utilisateurs formulent leurs questions de manière qui ne correspond pas directement aux termes utilisés dans les documents. Le Query Rewriting permet de combler ce fossé en générant des variations qui ont plus de chances de correspondre au contenu stocké.

Cette approche est particulièrement utile pour les chatbots et assistants IA qui doivent interpréter correctement les intentions des utilisateurs malgré des formulations variées.

Reranker : affiner la sélection des documents

Le Reranker classe un ensemble de fragments de documents récupérés selon leur utilité et envoie les meilleurs au LLM. Cette étape supplémentaire permet d'optimiser la qualité du contexte fourni au modèle.

Après la récupération initiale des documents, le Reranker évalue chaque fragment en fonction de sa pertinence par rapport à la requête spécifique. Cette évaluation plus fine permet de sélectionner uniquement les informations les plus utiles, réduisant ainsi le bruit et optimisant l'utilisation du contexte limité du LLM.

Guardrails : sécuriser les entrées et sorties

Les Guardrails utilisent des appels LLM séparés pour éviter les entrées dangereuses ou pour assainir les résultats. Ce pattern est essentiel pour créer des systèmes GenAI sûrs et fiables.

Il existe trois approches principales pour implémenter des guardrails :

• Guardrails basés sur les LLMs : Utiliser un LLM distinct pour évaluer si une entrée ou une sortie est appropriée
• Guardrails basés sur les embeddings : Comparer les embeddings des entrées/sorties avec des exemples connus de contenu problématique
• Guardrails basés sur des règles : Appliquer des règles prédéfinies pour filtrer le contenu inapproprié

Cette couche de protection est particulièrement importante pour les applications destinées au grand public où les utilisateurs pourraient tenter d'exploiter les vulnérabilités du système.

Fine Tuning : quand le RAG ne suffit pas

Le Fine Tuning consiste à réaliser un entraînement supplémentaire sur un LLM pré-entraîné pour améliorer sa base de connaissances dans un contexte particulier. Cette approche devient pertinente lorsque le RAG atteint ses limites.

Le Fine Tuning est particulièrement utile dans les scénarios suivants :

• Lorsque le modèle doit adopter un style ou un ton spécifique de manière cohérente
• Pour les cas d'utilisation nécessitant une compréhension profonde d'un domaine spécialisé
• Quand les performances doivent être optimisées pour des tâches répétitives spécifiques
• Pour réduire la latence en intégrant des connaissances directement dans le modèle plutôt que via RAG

Cependant, le Fine Tuning nécessite plus de ressources et d'expertise que le RAG, et doit être envisagé comme une solution complémentaire plutôt qu'alternative.

Construire un système RAG réaliste en 2025

Pour mettre en place un système RAG robuste en production, il est généralement nécessaire de combiner plusieurs des patterns mentionnés. Une architecture typique pourrait ressembler à ceci :

1. L'utilisateur soumet une requête
2. Des guardrails vérifient que la requête est appropriée
3. La requête est réécrite (Query Rewriting) pour générer plusieurs variantes
4. Un Hybrid Retriever recherche des documents pertinents
5. Un Reranker affine la sélection des fragments les plus utiles
6. Les fragments sélectionnés sont intégrés au prompt envoyé au LLM
7. La réponse générée est vérifiée par des guardrails avant d'être présentée à l'utilisateur
8. Des Evals sont exécutés régulièrement pour surveiller les performances du système

Cette approche multicouche permet de créer des systèmes GenAI robustes qui fournissent des réponses précises, pertinentes et sécurisées.

Conclusion : l'avenir des systèmes GenAI

Les patterns présentés dans cet article représentent l'état actuel des meilleures pratiques pour développer des produits GenAI en 2025. Cependant, ce domaine évolue rapidement, et de nouveaux patterns continueront d'émerger à mesure que nous acquérons plus d'expérience.

L'avenir des systèmes GenAI réside dans l'intégration intelligente de ces patterns pour créer des architectures adaptées à chaque cas d'utilisation spécifique. Les équipes qui maîtrisent ces patterns et comprennent quand les appliquer auront un avantage significatif dans le développement de produits GenAI robustes et performants.

En fin de compte, le succès dans ce domaine ne dépend pas seulement de la technologie, mais aussi de la compréhension des nuances de ces systèmes non-déterministes et de la capacité à combiner les patterns appropriés pour répondre aux besoins spécifiques de chaque application.