Modèle de référence : Capacités LLM

L'IA souveraine concerne le contrôle effectif sur les modèles, les données, l'infrastructure, les logiciels, les opérations et les dépendances stratégiques — et non simplement l'endroit où un modèle d'IA est hébergé.

MLOps exploite les systèmes d'apprentissage automatique ; LLMOps étend ces pratiques aux prompts, au contexte, à la récupération, aux fournisseurs, aux outils, aux évaluations et au comportement d'exécution autour des grands modèles de langage.

Le protocole de contexte de modèle connecte les applications d’IA à des outils, des ressources et des invites externes par le biais d’une frontière standard client-serveur. Découvrez ce que fait le MCP, ce qu’il ne fait pas et où il s’intègre dans l’architecture des agents.

Le RBAC contrôle ce qu’un utilisateur peut faire ; l’isolation des locataires contrôle à quelles ressources de locataire cette action peut accéder. Découvrez pourquoi la sécurité SaaS multi-locataires nécessite ces deux frontières.

L'ingénierie de contexte conçoit les informations qu'un modèle d'IA reçoit avant l'inférence, y compris les invites, la récupération, la mémoire, l'état de l'application, les résultats d'outils et l'historique des conversations.

Une source de vérité définit quelle source fait autorité pour un fait ou un état spécifique. Découvrez en quoi elle diffère du RAG, de la provenance, de la mémoire, du contexte, des bases de données vectorielles et des systèmes d'enregistrement.

La gouvernance de l'IA définit qui peut approuver, exploiter, modifier et auditer les systèmes d'IA à travers les modèles, les fournisseurs, les données, les autorisations, les risques, l'évaluation et l'ensemble du cycle de vie.

Un architecte de plateforme d'IA conçoit des fondations d'IA réutilisables à travers les modèles, les fournisseurs, la récupération, les agents, l'identité, la sécurité, l'évaluation, l'observabilité et les opérations.

Un architecte de solutions d'IA transforme les exigences métier en un système d'IA prêt pour la production, couvrant les données, les modèles, les outils, la sécurité, l'exécution, l'évaluation et les opérations.

L'IA générative est plus qu'un modèle. Découvrez comment les modèles, la récupération, les outils, le contexte, les environnements d'exécution et les applications s'articulent dans les systèmes d'IA en production.

L'IA agentique utilise des modèles au sein de boucles d'exécution multi-étapes où ils peuvent choisir des outils, observer les résultats, mettre à jour l'état et adapter leur action suivante dans des limites explicites d'exécution et de permissions.

L'IA en environnement isolé exécute des modèles, du RAG et des applications d'IA à l'intérieur d'un domaine de sécurité isolé, sans dépendance à Internet ni au cloud. Découvrez comment les modèles, les données, les mises à jour et les outils fonctionnent hors ligne.