Les Patterns Émergents pour Développer des Produits GenAI en 2025

Alors que les entreprises françaises font évoluer leurs produits basés sur l'intelligence artificielle générative (GenAI) des simples preuves de concept vers des systèmes de production, de nombreux patterns communs émergent. Ces modèles de conception permettent de relever les défis spécifiques aux systèmes d'IA générative, notamment la non-déterminisme, les hallucinations et les limitations des modèles de base. Dans cet article, nous explorons les patterns essentiels qui transforment le développement de produits GenAI en 2025.

Le rôle central des évaluations (Evals) dans les systèmes GenAI

Contrairement aux systèmes traditionnels qui produisent des résultats déterministes, les applications GenAI nécessitent une approche différente pour garantir leur bon fonctionnement. C'est là qu'interviennent les évaluations, ou « evals », qui jouent un rôle fondamental.

Pourquoi les évaluations sont cruciales

Les systèmes GenAI peuvent produire des réponses différentes à partir des mêmes entrées, ce qui rend les tests traditionnels insuffisants. Les évaluations permettent d'analyser le comportement du système sur un ensemble de scénarios pour s'assurer qu'il répond aux standards attendus.

L'approche la plus efficace consiste à combiner l'utilisation d'un LLM comme juge avec l'évaluation humaine, ce qui permet d'obtenir une compréhension globale des performances du système.

Le prompt direct : simple mais limité

Le pattern le plus basique pour utiliser un LLM est le prompt direct - envoyer directement des requêtes au modèle sans étapes intermédiaires. Bien que cette approche soit celle qui a déclenché l'enthousiasme initial pour les LLMs, elle présente des limitations significatives.

• Le modèle est limité aux données sur lesquelles il a été entraîné
• Absence de connaissances sur les événements récents
• Manque de contexte spécifique à l'organisation
• Risque d'hallucinations et de réponses trompeuses
• Vulnérabilité aux prompts malveillants

Pour surmonter ces limitations, plusieurs patterns plus avancés se sont développés, notamment la Génération Augmentée par Récupération (RAG) et le fine-tuning.

Les embeddings : la fondation des systèmes GenAI modernes

Les embeddings constituent un pattern fondamental qui transforme de grands blocs de données en vecteurs numériques, permettant de représenter des concepts similaires par des vecteurs proches dans l'espace vectoriel.

Cette technique est essentielle pour de nombreux patterns avancés, car elle permet de rechercher efficacement des informations pertinentes dans de grandes bases de données. Les embeddings peuvent être appliqués à différents types de données :

• Texte : documents, paragraphes, phrases
• Images : pour la recherche visuelle et la compréhension du contenu
• Audio : pour la reconnaissance vocale et la recherche sonore

Les embeddings sont particulièrement utiles dans les systèmes RAG, où ils permettent de récupérer efficacement des informations pertinentes pour enrichir les prompts.

RAG : le pattern incontournable pour des réponses précises

La Génération Augmentée par Récupération (RAG) est devenue un pattern essentiel pour améliorer les réponses des LLMs. Le principe est simple : récupérer des fragments de documents pertinents et les inclure dans le prompt envoyé au LLM.

Le template RAG standard

Un système RAG typique suit ces étapes :

1. Indexation : convertir les documents en embeddings et les stocker
2. Requête : transformer la question de l'utilisateur en embedding
3. Récupération : trouver les documents les plus similaires à la requête
4. Augmentation : incorporer les documents récupérés dans le prompt
5. Génération : obtenir une réponse du LLM basée sur le prompt augmenté

Bien que ce template de base soit puissant, il présente certaines limitations qui nécessitent des patterns complémentaires.

Patterns avancés pour améliorer le RAG

Pour surmonter les limitations du RAG de base, plusieurs patterns complémentaires se sont développés :

Récupérateur hybride

Le pattern de récupérateur hybride combine la recherche par embeddings avec d'autres techniques de recherche comme la recherche par mots-clés ou la recherche sémantique. Cette approche permet d'améliorer la qualité des documents récupérés en exploitant les forces de différentes méthodes.

Réécriture de requête

La réécriture de requête utilise un LLM pour créer plusieurs formulations alternatives d'une même question. Cette technique permet de capturer différents aspects de la requête et d'augmenter les chances de récupérer des documents pertinents.

Par exemple, pour la question "Quelles sont les meilleures pratiques pour développer des produits GenAI?", le système pourrait générer des variantes comme :

• "Comment optimiser le développement de produits d'IA générative?"
• "Quels patterns utiliser pour créer des applications GenAI robustes?"
• "Techniques recommandées pour l'implémentation de systèmes d'IA générative"

Reranker

Le pattern reranker intervient après la récupération initiale des documents. Il évalue la pertinence de chaque document récupéré par rapport à la requête et les réorganise selon leur utilité probable. Seuls les documents les mieux classés sont ensuite envoyés au LLM.

Cette approche permet d'optimiser le contexte fourni au modèle, en s'assurant que les informations les plus pertinentes sont prises en compte tout en respectant les limites de contexte du LLM.

Les guardrails : sécuriser les systèmes GenAI

Les guardrails (garde-fous) constituent un pattern essentiel pour sécuriser les systèmes GenAI. Ils permettent d'éviter les entrées dangereuses et de sanitiser les sorties problématiques.

Il existe trois approches principales pour implémenter des guardrails :

Guardrails basés sur les LLMs

Cette approche utilise des appels LLM séparés pour évaluer si une entrée ou une sortie est appropriée. Par exemple, un LLM peut analyser une requête pour détecter des intentions malveillantes avant qu'elle ne soit traitée par le système principal.

Guardrails basés sur les embeddings

Cette méthode utilise des embeddings pour comparer les entrées et sorties à des exemples connus de contenu problématique. Si la similarité est trop élevée, le système peut rejeter ou modifier le contenu.

Guardrails basés sur des règles

Cette approche plus traditionnelle utilise des règles explicites pour filtrer le contenu. Elle peut inclure des listes de mots interdits, des expressions régulières pour détecter des patterns problématiques, ou des vérifications structurelles.

En pratique, une combinaison de ces approches offre la protection la plus robuste.

Fine-tuning : quand RAG ne suffit pas

Lorsque les techniques de RAG atteignent leurs limites, le fine-tuning devient une option attractive. Ce pattern consiste à effectuer un entraînement supplémentaire sur un LLM pré-entraîné pour améliorer sa base de connaissances dans un contexte particulier.

Le fine-tuning est particulièrement utile dans les cas suivants :

• Lorsque le modèle doit maîtriser un domaine très spécialisé
• Quand une personnalité ou un style de communication spécifique est requis
• Pour les cas d'utilisation nécessitant un format de sortie très structuré
• Lorsque les performances du RAG sont insuffisantes malgré l'optimisation

Cependant, le fine-tuning présente des défis importants : il nécessite des ressources computationnelles significatives, des données d'entraînement de haute qualité, et une expertise technique avancée.

Construire un système RAG réaliste

En combinant les patterns décrits précédemment, nous pouvons construire un système RAG robuste qui répond aux exigences des applications en production. Voici une architecture typique :

1. Préparation des données : Traitement, nettoyage et chunking des documents
2. Indexation : Création d'embeddings et stockage dans une base vectorielle
3. Traitement des requêtes : Réécriture de requête pour générer des variantes
4. Récupération hybride : Combinaison de recherche par embeddings et par mots-clés
5. Reranking : Classement des documents récupérés par pertinence
6. Guardrails d'entrée : Vérification de la sécurité de la requête
7. Génération : Création de la réponse par le LLM avec le contexte enrichi
8. Guardrails de sortie : Vérification et sanitisation de la réponse
9. Évaluation continue : Mesure des performances et amélioration itérative

Conclusion : vers des produits GenAI matures

Le développement de produits GenAI est en pleine évolution, avec des patterns qui émergent pour résoudre les défis spécifiques à ces systèmes. Alors que nous progressons de simples démonstrations vers des applications critiques, ces patterns deviennent essentiels pour garantir la fiabilité, la pertinence et la sécurité des systèmes d'IA générative.

Les équipes qui maîtrisent ces patterns - évaluations, embeddings, RAG et ses améliorations, guardrails et fine-tuning - seront mieux positionnées pour créer des produits GenAI qui apportent une réelle valeur ajoutée. La combinaison judicieuse de ces techniques permet de surmonter les limitations inhérentes aux LLMs et d'exploiter pleinement leur potentiel.

Alors que nous avançons dans l'année 2025, nous pouvons nous attendre à voir ces patterns s'affiner davantage et de nouveaux émerger, à mesure que notre compréhension collective des meilleures pratiques en IA générative continue de s'approfondir.