Comment créer une application IA avec une expérience de chat LLM intégrée

Commencez par le cas d'utilisation et les indicateurs de succès

Avant de choisir un modèle ou de concevoir une interface de chatbot, soyez précis sur l'objectif de l'expérience de chat. « Ajouter un chat LLM » n'est pas un cas d'utilisation — les utilisateurs ne veulent pas un chat, ils veulent des résultats : des réponses, des actions réalisées, et moins d'allers-retours.

Clarifiez le problème utilisateur

Rédigez une phrase décrivant le problème du point de vue de l'utilisateur. Par exemple : « J'ai besoin de réponses rapides et précises sur notre politique de retours sans ouvrir cinq onglets », ou « Je veux créer un ticket de support avec les bonnes informations en moins d'une minute. »

Un test utile : si vous retirez le mot « chat » de la phrase et que celle-ci reste logique, vous décrivez un vrai besoin utilisateur.

Choisissez 3–5 tâches principales (et ignorez le reste pour l'instant)

Conservez la première version ciblée. Choisissez un petit ensemble de tâches que votre assistant doit gérer de bout en bout, par exemple :

• Répondre aux FAQ en se basant sur votre documentation officielle
• Résumer le problème d'un utilisateur et rédiger une réponse de support
• Créer ou mettre à jour un élément dans votre système (ticket, commande, fiche CRM)
• Guider un utilisateur à travers un workflow (remboursement, onboarding, dépannage)

Chaque tâche doit avoir un état « terminé » clair. Si l'assistant ne peut pas finir la tâche de façon fiable, cela ressemblera à une démo plutôt qu'à une application IA.

Définissez des indicateurs de succès mesurables

Décidez comment vous saurez si l'assistant fonctionne. Utilisez un mélange d'indicateurs business et qualitatifs :

• Temps économisé : temps moyen pour accomplir la tâche vs. référence
• Taux de résolution : % de conversations qui se terminent avec l'objectif utilisateur atteint
• Taux d'escalade : fréquence à laquelle les utilisateurs nécessitent encore un humain
• CSAT ou pouce haut/bas : retour utilisateur simple après les interactions clés
• Contrôles qualité ponctuels : échantillons de conversations revus selon une grille

Choisissez une cible de départ pour chaque métrique. Même des cibles approximatives facilitent les décisions produit.

Listez tôt les contraintes (pour éviter de repenser plus tard)

Notez les limites qui façonneront tout le reste :

• Latence : quel temps de réponse est acceptable dans votre produit
• Budget : coût par conversation ou par utilisateur actif
• Confidentialité et conformité : quelles données le modèle peut voir, stocker ou journaliser
• Langues et ton pris en charge : à quoi ressemble un « bon » ton pour votre audience

Avec un cas d'utilisation net, une courte liste de tâches, des métriques mesurables et des contraintes claires, le reste de la construction de votre chat LLM devient une série de compromis pratiques — pas des suppositions.

Choisissez votre LLM : API hébergée vs auto-hébergement

Choisir le bon modèle tient moins de la hype que de l'adéquation : qualité, vitesse, coût et effort opérationnel. Votre choix influencera tout, de l'expérience utilisateur à la maintenance continue.

APIs hébergées (modèles gérés)

Les fournisseurs hébergés permettent une intégration rapide : vous envoyez du texte, recevez du texte, et ils gèrent la mise à l'échelle, les mises à jour et le hardware. C'est généralement le meilleur point de départ pour le développement d'applications IA car vous pouvez itérer sur votre expérience chat LLM sans devenir en même temps une équipe d'infrastructure.

Compromis : le prix peut être plus élevé à grande échelle, les options de résidence des données peuvent être limitées, et vous dépendez de la disponibilité et des politiques d'un tiers.

Modèles auto-hébergés / open

Exécuter un modèle open vous donne plus de contrôle sur le traitement des données, la personnalisation et potentiellement un coût marginal plus faible à fort volume. Cela aide aussi si vous avez besoin d'un déploiement on-premise ou d'une gouvernance stricte.

Compromis : vous possédez tout — la mise en service du modèle, la planification GPU, le monitoring, les mises à jour et la réponse aux incidents. La latence peut être excellente si vous déployez près des utilisateurs, ou mauvaise si votre stack n'est pas optimisée.

Fenêtre de contexte : adaptez-la aux conversations réelles

N'achetez pas trop de contexte. Estimez la longueur typique des messages et combien d'historique ou de contenu récupéré vous inclurez. Des fenêtres de contexte plus longues peuvent améliorer la continuité, mais augmentent souvent le coût et la latence. Pour de nombreux flux de chat, une fenêtre plus petite plus une bonne récupération (RAG, couvert plus loin) est plus efficace que d'y mettre des transcriptions complètes.

Équilibrer coût, latence et qualité

Pour une interface chatbot, la latence est une caractéristique : les utilisateurs ressentent immédiatement les délais. Envisagez un modèle de meilleure qualité pour les demandes complexes et un modèle plus rapide/moins cher pour les tâches routinières (résumés, réécriture, classification).

Prévoyez des modèles de secours dès le départ

Concevez une stratégie de routage simple : un modèle principal, plus un ou deux modèles de secours pour les pannes, les limites de débit ou le contrôle des coûts. En pratique, cela peut signifier « essayer le principal, puis dégrader », tout en gardant le format de sortie cohérent pour que le reste de votre application ne casse pas.

Concevez une architecture simple et évolutive

Une expérience de chat peut paraître « simple » en surface, mais l'application derrière doit avoir des frontières claires. L'objectif est de faciliter le changement de modèles, l'ajout d'outils et le renforcement des contrôles de sécurité sans réécrire l'UI.

Séparez le système en trois couches claires

1) UI de chat (couche cliente)

Gardez le front concentré sur les schémas d'interaction : streaming des réponses, réessai de message, affichage des citations ou résultats d'outils. Évitez d'y mettre la logique du modèle afin de pouvoir livrer des changements d'UI indépendamment.

2) Service IA (couche API)

Créez un service backend dédié que l'UI appelle pour /chat, /messages et /feedback. Ce service doit gérer l'authentification, les limites de débit et le façonnage des requêtes (prompts système, règles de formatage). Traitez-le comme le contrat stable entre votre produit et le modèle que vous utilisez.

3) Couche d'orchestration (dans le service IA ou en service séparé)

C'est là que « l'intelligence » devient maintenable : appel d'outils/fonctions, retrieval (RAG), vérifications de politique et validation des sorties. Garder l'orchestration modulaire vous permet d'ajouter des capacités — recherche, création de ticket, mise à jour CRM — sans enchevêtrer tout avec le texte du prompt.

Si vous voulez avancer plus vite sur la coque produit (UI + backend + déploiements) pendant que vous itérez sur les prompts, outils et RAG, une plateforme low-code comme Koder.ai peut vous aider à générer et faire évoluer une application full-stack à partir du chat — puis exporter le code source quand vous êtes prêt à reprendre la main.

Persistez ce qu'il faut (pas seulement les messages)

Stockez les conversations, mais aussi les profils utilisateurs (préférences, permissions) et les événements (appels d'outils, requêtes RAG, modèle utilisé, latence). Les données d'événements rendent le debug et l'évaluation possibles plus tard.

Intégrez l'observabilité dès le jour 1

Journalisez des métadonnées structurées (pas le texte sensible brut), capturez des métriques (latence, usage de tokens, taux d'erreur d'outils) et ajoutez du tracing UI → API → outils. Quand quelque chose casse, vous voudrez répondre : quelle étape a échoué, pour quel utilisateur, et pourquoi — sans deviner.

Créez des standards de prompt et de sortie

Votre expérience de chat ne paraîtra « intelligente » que si elle est aussi cohérente. Les standards de prompt et de sortie sont le contrat entre votre produit et le modèle : ce qu'il a le droit de faire, comment il doit parler, et la forme que doit prendre la réponse pour que votre application puisse l'utiliser de manière fiable.

Définissez des instructions système claires

Commencez par un message système qui fixe le rôle, le périmètre et le ton de l'assistant. Restez spécifique :

• Rôle : « Vous êtes un assistant support pour Acme Billing. »
• Périmètre : « Répondez uniquement sur les factures, paiements et offres. Si on vous interroge sur des sujets hors périmètre, redirigez. »
• Ton : « Aimable, concis, ne pas deviner ; poser des questions de clarification si nécessaire. »

Évitez de surcharger le message système. Mettez-y les politiques et comportements stables ; placez le contenu variable (données utilisateur ou contexte récupéré) ailleurs.

Préférez des sorties structurées pour les actions applicatives

Quand votre UI doit rendre un résultat (cartes, tableaux, labels), le langage naturel devient fragile. Utilisez des sorties structurées — idéalement un schéma JSON — pour que votre appli puisse parser les réponses de façon déterministe.

Exemple : exigez une réponse structurée comme { "answer": string, "next_steps": string[], "citations": {"title": string, "url": string}[] }. Même si vous ne validez pas strictement au début, avoir un schéma cible réduit les surprises.

Ajoutez des garde-fous : comportement de refus et redirection

Rédigez des règles explicites pour ce que l'assistant doit refuser, confirmer, et suggérer. Incluez des valeurs par défaut sûres :

• Si des informations clés manquent, poser une question de clarification.
• Si on demande des données sensibles ou des requêtes non autorisées, refuser et proposer une alternative sûre.
• En cas d'incertitude, l'indiquer et proposer une étape de vérification.

Créez un modèle de prompt avec des emplacements (slots)

Utilisez un modèle répétable pour que chaque requête ait la même structure :

• Système : instructions et politiques
• Utilisateur : message de l'utilisateur
• Contexte : faits pertinents (seulement ce qui est nécessaire)
• Outils : actions disponibles + contraintes

Cette séparation rend les prompts plus faciles à déboguer, évaluer et faire évoluer sans casser le comportement de votre produit.

Ajoutez des outils et l'appel de fonctions pour des actions réelles

Une expérience de chat devient vraiment utile lorsqu'elle peut faire des choses : créer un ticket, consulter une commande, programmer une réunion ou rédiger un e‑mail. L'essentiel est de laisser le modèle proposer des actions, mais de garder votre backend maître de ce qui est réellement exécuté.

Décidez des actions que l'IA peut déclencher

Commencez par une liste restreinte et explicite d'actions que votre appli peut autoriser en toute sécurité, par exemple :

• Rechercher la connaissance interne (lecture seule)
• Récupérer le statut d'un compte ou d'une commande (lecture seule, scoped)
• Créer un ticket de support ou une note CRM
• Rédiger du contenu pour révision (email, annonce, checklist)
• Programmer ou reprogrammer des événements (avec contraintes)
• Initier une demande de remboursement/crédit (ne jamais auto-approuver)

Si une action modifie de l'argent, l'accès ou la visibilité de données, traitez-la par défaut comme « à risque ».

Utilisez l'appel de fonctions pour des opérations fiables

Plutôt que de demander au modèle d'« écrire une requête API », exposez un petit ensemble d'outils (fonctions) comme get_order_status(order_id) ou create_ticket(subject, details). Le modèle choisit un outil et des arguments structurés ; votre serveur l'exécute et renvoie les résultats pour poursuivre la conversation.

Cela réduit les erreurs, rend le comportement plus prévisible et crée des journaux d'audit clairs de ce qui a été tenté.

Validez et autorisez côté serveur

Ne faites jamais confiance aux arguments d'outil tels quels. À chaque appel :

• Validez les entrées (types, formats, champs requis, plages)
• Appliquez les permissions (qui peut accéder à quoi, pour quel client/tenant)
• Appliquez des limites de débit et l'idempotence (évitez les actions en double)

Le modèle doit suggérer ; votre backend doit vérifier.

Ajoutez des confirmations pour les actions à risque

Pour toute étape irréversible ou à fort impact, ajoutez une confirmation lisible par l'humain : un court résumé de ce qui va se passer, quelles données seront affectées, et un choix clair « Confirmer / Annuler ». Par exemple : « Je m'apprête à demander un crédit de 50 $ pour la commande #1842. Confirmer ? »

Connectez vos données avec la récupération (RAG)

Si votre expérience de chat doit répondre sur votre produit, vos politiques ou l'historique client, n'essayez pas d'« intégrer » tout ce savoir dans des prompts ni de compter sur l'entraînement général du modèle. La génération augmentée par récupération (RAG) permet à l'appli d'aller chercher au runtime les extraits les plus pertinents de votre contenu, puis de faire répondre le LLM à partir de ce contexte.

Décidez quoi récupérer vs. quoi hardcoder

Une séparation pratique :

• Hardcoder règles et comportements stables : ton, règles de refus, formatage, et faits « toujours vrais » (par ex. horaires du support).
• Récupérer le contenu qui change ou est trop volumineux pour être inclus dans les prompts : docs d'aide, wikis internes, notes de version, tableaux de tarification, contrats et FAQ.

Cela garde les prompts simples et réduit le risque que l'assistant paraisse sûr mais se trompe.

Préparez les documents pour une récupération de qualité

La qualité du RAG dépend fortement du prétraitement :

• Nettoyage du texte : supprimez la navigation, bannières cookies, pieds de page répétés et OCR cassé.
• Découpage (chunking) : segmentez le contenu en morceaux petits et significatifs (souvent quelques paragraphes). Des chunks trop volumineux diluent la pertinence ; trop petits et le contexte se perd.
• Métadonnées : stockez des champs comme URL/chemin source, domaine produit, version/date, audience et niveau d'accès. Les métadonnées permettent des filtres (ex. « ne récupérer que les docs pour v2 »).

Choisissez des embeddings et un magasin vectoriel

Générez des embeddings pour chaque chunk et stockez-les dans une base de données vectorielle (ou un moteur de recherche avec vecteurs). Choisissez un modèle d'embeddings adapté à vos langues et votre domaine. Puis optez pour une solution de stockage qui corresponde à votre échelle et contraintes :

• Commencez simplement avec un vector store managé.
• Passez à l'auto‑hébergement si vous avez besoin d'un contrôle strict des données ou d'optimisations spécifiques.

Concevez des citations auxquelles les utilisateurs peuvent faire confiance

Les réponses RAG sont plus crédibles lorsque les utilisateurs peuvent les vérifier. Retournez des citations avec la réponse : affichez le titre du document et un court extrait, et linkez la source avec des chemins relatifs (ex. /docs/refunds). Si vous ne pouvez pas lier (docs privées), affichez une étiquette claire de source (« Politique : Remboursements v3, mise à jour 2025-09-01 »).

Bien fait, le RAG transforme votre chat LLM en un assistant ancré : utile, à jour et plus facile à auditer.

Mémoire de conversation et personnalisation

La mémoire est ce qui rend un chat LLM semblable à une relation continue plutôt qu'à un Q&A ponctuel. C'est aussi l'un des endroits les plus faciles où augmenter par inadvertance le coût ou stocker des données que vous ne devriez pas. Commencez simple et choisissez une stratégie adaptée à votre cas d'usage.

Choisissez une stratégie de mémoire

La plupart des applications correspondent à un de ces schémas :

• Pas de mémoire : chaque message est traité indépendamment. Idéal pour les sujets sensibles ou les tâches ponctuelles.
• Mémoire court terme (session) : conservez les tours récents (ou un résumé courant) durant une session active. Excellent par défaut pour les assistants et flux de support.
• Profil long terme : stockez des préférences stables (ton, fuseau horaire, plan produit, « appelez-moi Alex »). Utile pour la personnalisation, mais nécessite des contrôles renforcés.

Une approche pratique : résumé court terme + profil long terme optionnel : le modèle reste contextuel sans traîner la transcription complète partout.

Stockez uniquement ce dont vous avez besoin (et évitez par défaut les données sensibles)

Soyez explicite sur ce que vous persistez. Ne sauvegardez pas des transcriptions brutes « au cas où ». Préférez des champs structurés (ex. langue préférée) et évitez la collecte d'identifiants, d'infos de santé, de données de paiement ou de tout ce que vous ne pouvez pas justifier.

Si vous stockez de la mémoire, séparez-la des logs opérationnels et définissez des règles de rétention.

Résumez les anciens tours pour réduire le coût en tokens

À mesure que les chats grandissent, l'utilisation de tokens (et la latence) augmente. Résumez les anciens messages en une note compacte telle que :

• objectif utilisateur
• décisions prises
• contraintes et préférences
• questions ouvertes

Conservez ensuite seulement les derniers tours plus le résumé.

Donnez le contrôle aux utilisateurs

Ajoutez des contrôles clairs dans l'UI :

• Effacer la conversation (met fin à la mémoire de session)
• Supprimer l'historique (retire les données stockées)
• Exporter les données (instaure confiance et aide le support)

Ces petites fonctionnalités améliorent fortement la sécurité, la conformité et la confiance utilisateur.

Construisez l'UI de chat et les patterns d'interaction

Une bonne expérience de chat LLM est surtout de l'UX. Si l'interface est confuse ou lente, les utilisateurs ne feront pas confiance aux réponses — même si le modèle a raison.

UI de chat de base : rendez les fondamentaux évidents

Commencez par une mise en page simple : une zone de saisie claire, un bouton d'envoi visible, et des messages faciles à survoler.

Incluez des états de message pour que les utilisateurs sachent toujours ce qui se passe :

• Envoi… (le message est en chemin)
• Streaming… (l'assistant est en train d'écrire)
• Terminé (réponse finale)
• Échoué (nécessite un réessai)

Ajoutez des horodatages (au moins par groupe de messages) et des séparateurs subtils pour les longues conversations. Cela aide les utilisateurs qui reviennent plus tard à comprendre ce qui a changé.

Réponses en streaming : vitesse perceptible

Même si le temps total de génération est identique, streamer les tokens rend l'app plus rapide à l'usage. Affichez un indicateur de saisie immédiatement, puis streamez la réponse à mesure qu'elle arrive. Si vous offrez aussi « Arrêter la génération », les utilisateurs se sentent en contrôle — surtout quand la réponse dévie.

Patterns utiles : guider sans gêner

Beaucoup d'utilisateurs ne savent pas quoi demander. Quelques aides légères augmentent les sessions réussies :

• Prompts suggérés sous la zone de saisie (ex. « Résumer ceci », « Rédiger une réponse », « Trouver les actions à faire »)
• Actions rapides sur les messages (Copier, Régénérer, Plus court, Plus de détails)
• Upload de fichiers lorsque votre cas d'utilisation bénéficie de documents — affichez la progression du téléchargement et confirmez ce qui a été reçu (nom de fichier, taille, pages)

Gestion des erreurs : sobre et rassurante

Concevez d'emblée pour les échecs : pertes réseau, limites de débit et erreurs d'outils vont arriver.

Utilisez des messages amicaux et spécifiques (« Connexion perdue. Réessayer ? »), offrez un réessai en un clic, et conservez le texte brouillon de l'utilisateur. Pour les requêtes longues, fixez des timeouts clairs, puis proposez un état « Réessayer » avec des options : réessayer, modifier le prompt ou démarrer un nouveau fil.

Sécurité, sûreté et contrôles de politique

Si votre appli peut chatter, elle peut aussi être manipulée, mise à l'épreuve ou détournée. Traitez la sûreté et la sécurité comme des exigences produit, pas comme des « bonus ». L'objectif est simple : empêcher les sorties dommageables, protéger les données utilisateur et d'entreprise, et garder le système stable face aux abus.

Vérifications de politique pour les requêtes à risque

Définissez ce que votre appli doit refuser, ce qu'elle peut répondre avec contraintes, et ce qui nécessite une prise en charge humaine. Catégories communes : auto‑dommage, conseils médicaux/juridiques/financiers, haine/harcèlement, contenu sexuel (surtout impliquant des mineurs), et demandes de génération de malware ou d'évasion de sécurité.

Implémentez une étape de modération légère avant (et parfois après) la génération. Pour les sujets sensibles, passez en mode réponse plus sûr : informations de haut niveau, encourager un recours professionnel, et éviter les instructions pas-à-pas.

Réduisez l'injection de prompt et les fuites de données

Supposez que les documents récupérés et les messages utilisateur puissent contenir des instructions malveillantes. Maintenez une séparation stricte entre :

• Instructions système (vos règles non négociables)
• Sortie d'outil / contenu récupéré (traité comme preuve non fiable)
• Demandes utilisateur

Concrètement : étiquetez clairement les passages récupérés comme texte de référence, ne les fusionnez jamais dans la couche d'instruction, et ne laissez le modèle les utiliser que comme éléments de réponse. Rédigez les logs pour masquer les secrets et ne placez jamais de clés API dans les prompts.

Prévention des abus : auth, limites et monitoring

Exigez une authentification pour tout ce qui touche des données privées ou des ressources payantes. Ajoutez des limites de débit par utilisateur/IP, une détection d'anomalies pour les patterns de scraping, et des plafonds d'appels d'outils pour éviter des coûts incontrôlés.

Signalement utilisateur et escalation humaine

Ajoutez un bouton visible « Signaler la réponse » dans l'UI. Orientez les signalements vers une file de revue, joignez le contexte conversationnel (avec PII minimisée), et fournissez un chemin d'escalade vers un opérateur humain pour les cas à haut risque ou les violations répétées.

Testez et évaluez avant de déployer

Vous ne pouvez pas approuver une expérience de chat LLM au jugé et espérer qu'elle tienne face à de vrais utilisateurs. Avant le lancement, traitez l'évaluation comme une porte qualité produit : définissez ce qu'est le « bon », mesurez-le régulièrement et bloquez les versions qui régressent.

Constituez un jeu de test réaliste

Commencez par créer un petit mais représentatif jeu de conversations. Incluez les parcours heureux typiques, des messages utilisateurs désordonnés, des demandes ambiguës et des cas limites (fonctionnalités non supportées, données manquantes, prompts violant la politique). Ajoutez des résultats attendus pour chacun : la réponse idéale, les sources à citer (si RAG) et les cas où l'assistant doit refuser.

Mesurez la qualité avec des signaux clairs

Suivez quelques métriques centrales qui correspondent à la confiance utilisateur :

• Exactitude : répond-il correctement pour le scénario ?
• Fondement (groundedness) : les affirmations sont-elles appuyées par vos données récupérées ou le modèle devine-t-il ?
• Pertinence du refus : quand une requête doit être déclinée, le fait-il de manière claire et sûre — sans être excessivement strict ?

Même une grille de revue simple (notes 1–5 + court « pourquoi ») donnera de bien meilleurs résultats que des retours informels.

Validez les appels d'outils de bout en bout

Si votre bot exécute des actions, testez les appels d'outils aussi soigneusement que vos endpoints API :

• Vérifiez qu'il envoie les bons paramètres (types, champs requis, unités).
• Exercez les réessais et les pannes partielles.
• Faites respecter l'idempotence pour que les appels répétés n'engendrent pas de duplications de commandes, tickets ou messages.

Journalisez les entrées/sorties des outils de façon à pouvoir les auditer plus tard.

Menez des expériences contrôlées

Utilisez des A/B tests pour les changements de prompt et d'UI plutôt que de livrer des hypothèses. Comparez d'abord les variantes sur votre jeu de test fixe, puis (si sûr) en production sur un petit pourcentage de trafic. Rattachez les résultats à des métriques business (complétion de tâche, temps de résolution, taux d'escalade), pas seulement « ça sonne mieux ».

Gérez coûts, latence et fiabilité

Une expérience de chat peut sembler « gratuite » en prototype puis vous surprendre en production — factures élevées, réponses lentes ou pannes intermittentes. Traitez le coût, la vitesse et la disponibilité comme des exigences produit.

Prévoyez et contrôlez les dépenses

Commencez par estimer l'utilisation de tokens par chat : longueur moyenne des messages utilisateurs, combien de contexte vous envoyez, longueur typique de sortie, et fréquence d'appels d'outils ou de retrieval. Multipliez par le nombre attendu de conversations quotidiennes pour obtenir une base, puis placez des alertes budgétaires et des plafonds pour qu'une intégration défaillante ne vide pas votre compte.

Un truc pratique : limitez d'abord les parties coûteuses :

• Taille maximale du contexte (n'envoyez pas toujours la transcription complète)
• Longueur maximale de réponse (les utilisateurs préfèrent souvent des réponses concises)
• Nombre maximal d'appels d'outils par tour (évitez les boucles et le spam d'outils)

Réduisez la latence sans nuire à la qualité

La plupart de la latence vient de (1) temps modèle et (2) attente d'outils/sources de données. Vous pouvez souvent réduire les deux :

• Mettez en cache les questions fréquentes (ex. « tarification », « réinitialiser mot de passe ») et les résultats de récupération répétés. Le cache doit s'indexer sur l'intention normalisée + segment utilisateur pertinent, pas sur le texte brut.
• Parallélisez ce que vous pouvez : lancez la récupération et des vérifications légères en parallèle, puis composez la réponse finale.
• Allégez les prompts. Des instructions supplémentaires et de longues histoires augmentent les tokens et le temps de réponse.

Utilisez le routage de modèles

Tout message n'a pas besoin de votre plus gros modèle. Utilisez des règles de routage (ou un petit classificateur) pour que des modèles plus petits et moins chers traitent les tâches simples (FAQ, formatage, extraction) et qu'un modèle plus grand gère le raisonnement complexe, la planification multi-étapes ou les conversations sensibles. Cela améliore souvent coût et vitesse.

Ingéniez la fiabilité comme un vrai service

Les LLMs et les appels d'outils vont parfois échouer. Prévoyez-le :

• Timeouts et réessais avec backoff pour les requêtes d'outils
• Fallbacks (modèle alternatif, réponse simplifiée, ou UX « réessayer »)
• Disjoncteurs quand une dépendance est instable
• Réponses partielles claires (« Je n'ai pas pu joindre votre calendrier — voulez-vous que je réessaye ? »)

Bien fait, les utilisateurs vivent une expérience d'assistant fluide et vous obtenez des coûts prédictibles et maîtrisables.

Déployez, surveillez et améliorez dans le temps

Lancer votre expérience de chat LLM n'est que le début du vrai travail. Une fois que des utilisateurs l'utilisent à l'échelle, vous découvrirez de nouveaux modes de défaillance, des coûts inattendus et des opportunités pour rendre l'assistant plus intelligent en resserrant les prompts et en améliorant le contenu de retrieval.

Surveillez ce que ressentent les utilisateurs (et ce qui casse)

Mettez en place une surveillance qui relie les signaux techniques à l'expérience utilisateur. Au minimum, suivez la latence (p50/p95), les taux d'erreur et les catégories d'échec distinctes — timeouts modèle, échecs d'appels d'outils/fonctions, ratés de récupération et problèmes de livraison UI.

Un pattern utile : émettre un événement structuré par message avec des champs comme : nom/version du modèle, compte de tokens, appels d'outils (nom + statut), stats de récupération (docs retournés, scores) et résultat visible par l'utilisateur (succès/abandon/escalade).

Journalisez prompts et sorties de manière sûre

Vous voudrez des exemples pour déboguer et améliorer — mais stockez-les de façon responsable. Journalisez prompts et sorties avec une redaction automatique des champs sensibles (emails, téléphones, adresses, détails de paiement, tokens d'accès). Limitez l'accès aux textes bruts, définissez des durées de conservation et auditez les accès.

Si vous devez rejouer des conversations pour évaluation, stockez une transcription sanitizée plus un blob chiffré séparé pour tout contenu sensible, afin que la plupart des workflows n'aient jamais à toucher les données brutes.

Construisez une boucle de feedback serrée

Ajoutez un contrôle de feedback léger dans l'UI (pouce haut/bas + commentaire optionnel). Orientez le feedback négatif vers une file de revue avec :

• la transcription sanitizée
• les passages récupérés (si RAG)
• les traces d'appels d'outils et d'erreurs

Puis agissez : ajustez les instructions de prompt, ajoutez les connaissances manquantes aux sources de retrieval, et créez des tests ciblés pour empêcher la régression silencieuse.

Communiquez les changements : roadmap et attentes

Le comportement des LLM évolue. Publiez une roadmap claire pour que les utilisateurs sachent ce qui va s'améliorer (précision, actions supportées, langues, intégrations). Si des fonctionnalités diffèrent selon les plans — comme des limites plus élevées, un historique plus long ou des modèles premium — pointez les utilisateurs vers /pricing pour les détails et affichez ces limites clairement dans le produit.

Si votre objectif est de livrer rapidement tout en gardant une option pour « faire la migration » vers une stack entièrement personnalisée plus tard, pensez à construire une première version sur Koder.ai (avec export du code source et snapshots/rollback), puis renforcez-la avec vos pratiques d'évaluation, de sûreté et d'observabilité à mesure que l'usage augmente.