⚡ Section transverse · Cadrage stratégique

🚀 Déploiement

Passer du pilote à la production. 95 % des projets GenAI en entreprise n'ont aucun impact P&L mesurable (MIT NANDA, août 2025). La cause n'est jamais la technologie, mais le cadrage. Cette section te donne les 8 cadrages essentiels pour ne pas faire partie des 95 %.

Pourquoi cette section ?

La section Déploiement s'adresse aux dirigeants PME / ETI qui pilotent un projet IA en mise en production, et à leurs interfaces techniques (CTO, prestataire, équipe IT interne). Elle complète les Préalables (cadrage transverse) et les Modules (cas d'usage opérationnels) avec les 8 cadrages techniques essentiels pour passer du pilote à la production : cadrage projet, RAG en production, context engineering, fine-tuning, observabilité, inférence, évaluation, sécurité.

Public : Niveau ⭐⭐⭐ Avancé à ⭐⭐⭐⭐ Expert. Tu pilotes ou tu commandites un projet qui doit tenir en production.

🎯
Cadrer un projet IA pour la mise en production
95 % des projets GenAI échouent. La cause n'est jamais la technologie. POC vs pilote vs production, gouvernance, NIST AI RMF, 7 écueils documentés.
📚 ⭐⭐⭐ Avancé 18 min
🔎
RAG en production : choisir son architecture
Le RAG hybride a triplé en Q1 2026. Comment décider entre LLM Wiki, RAG dense et hybride. Architecture de référence + outils 2026.
📚 ⭐⭐⭐ Avancé 22 min
💰
Context engineering et coût par requête
Prompt caching = -90 % sur les input tokens. Workslop = 9 M$ par an pour 10 000 employés. Discipline coût + leviers d'économie.
📚 ⭐⭐⭐ Avancé 18 min
🎓
Fine-tuning : quand y aller, quand ne pas
Pour 80 % des cas PME, prompt + RAG suffit. Les 3 cas où le fine-tuning est vraiment justifié, et comment éviter le piège du « FT par défaut ».
📚 ⭐⭐⭐ Avancé 15 min
🔭
Agents en production : observabilité & garde-fous
89 % des organisations ont une forme d'observabilité. Les 5 layers essentiels et les garde-fous obligatoires avant tout passage en prod.
📚 ⭐⭐⭐⭐ Expert 20 min
⚙️
Inférence et coûts : SaaS vs self-hosted
Kimi K2.6 = 8-10× moins cher qu'Opus. vLLM = 2-4× plus de débit. Le tableau de décision SaaS vs hybride vs self-hosted en PME.
📚 ⭐⭐⭐⭐ Expert 18 min
✅
Évaluation continue et qualité IA
Tu ne peux pas piloter ce que tu ne mesures pas. La pipeline d'évaluation minimale en PME : eval set, métriques, monitoring, drift.
📚 ⭐⭐⭐⭐ Expert 17 min
🛡️
Sécurité agents et MCP servers
12 % de skills malveillants sur OpenClaw janvier 2026. CVE-2025-59536 sur Claude Code. Audit obligatoire avant tout usage en prod.
📚 ⭐⭐⭐⭐ Expert 22 min

Par où commencer ?

3 parcours suggérés selon ton point d'entrée actuel.

🎯 Tu démarres un projet IA

  1. Cadrer un projet IA pour la mise en production
  2. Build vs Buy à l'ère de l'IA
  3. Le module CU correspondant à ton cas d'usage métier

🤖 Tu mets en production un agent ou un RAG

  1. RAG en production : choisir son architecture ou Agents : observabilité & garde-fous
  2. Évaluation continue et qualité IA
  3. Sécurité agents et MCP servers

💰 Tu maîtrises le coût d'inférence

  1. Context engineering et coût par requête
  2. Inférence et coûts : SaaS vs self-hosted
  3. Fine-tuning : quand y aller, quand ne pas

Tu hésites encore sur l'architecture de déploiement ?

Va voir les 4 patterns d'architecture (SaaS, propriétaire managé, open-source cloud souverain, on-premise) — un préalable structurel à plusieurs des cadrages de cette section (notamment la fiche Inférence SaaS vs self-hosted).