Optimisation des services
Optimisation de vos agents et services IA : prompts, coûts, latence et qualité de réponse — pour un rendu utile au quotidien.
Le service
Je corrige ce qui rend vos agents IA peu fiables ou trop coûteux.
Tuning des prompts, chaînes d’outils, évaluation des sorties, réduction des coûts tokens. Je mesure la qualité réelle des réponses avant de toucher au réglage. Moins de bruit, plus de résultats actionnables. Pas un changement de modèle par réflexe.
Un agent qui répond à côté une fois sur trois, une facture de tokens qui grimpe sans qu’on sache exactement pourquoi, une latence qui frustre les utilisateurs. Personne n’a vraiment évalué les sorties, juste l’impression que « ça marche à peu près ». Le problème n’est pas le modèle choisi au départ. C’est l’absence de mesure : sans jeu de tests ni suivi de qualité, chaque réglage se fait à l’aveugle.
Approche
On évalue les sorties sur des cas réels avant tout réglage, pas sur une impression. Les correctifs suivent l’ordre d’impact : prompt, chaîne d’outils, modèle, cache.
Les trois leviers
Prompts & chaîne d’outils
Reformulation, structure, réduction du bruit dans les instructions. Le premier levier, souvent le plus rentable.
Coûts & latence
Modèle dimensionné au besoin réel, cache sur les réponses répétitives, appels parallélisés quand c’est possible.
Évaluation continue
Un jeu de tests représentatif et un suivi de qualité dans le temps, pour repérer une dérive avant qu’un utilisateur ne s’en plaigne.
Questions
Ce qu’on clarifie avant l’audit.
Avec un jeu de cas réels issus de votre usage, pas des exemples génériques. On mesure avant, on corrige, on remesure sur les mêmes cas.
Suite
Vos agents IA coûtent cher pour peu de résultat ?
On évalue les sorties sur des cas réels d’abord, on corrige ensuite.