La transition vers l'ingénierie experte
Le passage d'un passionné d'IA à un architecte expert commence par une question cruciale : Comment passer du statut de consommateur passif de modèles hébergés en cloud à celui d'architecte principal de systèmes autonomes ? Ce changement exige de dépasser l'interface pour s'attaquer aux mécanismes de bas niveau de l'intelligence artificielle.
1. Surmonter le piège des API
Beaucoup de praticiens tombent dans la croyance que l'appel à des API cloud propriétaires équivaut à l'ingénierie en IA. Or, la véritable maîtrise implique de comprendre la théorie mathématique, la manipulation de tenseurs et l'orchestration distribuée. L'intuition d'ingénieur se développe en s'éloignant des enveloppes superficielles pour construire des pipelines locaux et résilients.
2. Protocoles architecturaux fondamentaux
Construire des systèmes autonomes exige une compréhension approfondie de la communication :
- Protocole de contexte de modèle (MCP) : La norme pour connecter les modèles à des outils externes et des sources de données.
- Communication agent-à-agent (A2A) : Le bus de communication qui permet aux agents spécialisés de déléguer des tâches entre eux.
- LangGraph : Un cadre pour construire des flux de travail multi-agents étatiques.
3. Fondements mathématiques et alignement
L'expertise repose sur les dernières recherches. Cela inclut la compréhension des fondements de l'alignement post-formation, comme Optimisation de politique relative par groupe (GRPO), ainsi que de rester à jour avec les rapports techniques fondamentaux provenant d'institutions comme ICLR et ICML.
Objectif : Utiliser des métriques empiriques pour prouver les performances du système plutôt que de s'appuyer sur des impressions qualitatives « vibes ».
Le MRR évalue le système en examinant le rang du premier document pertinent récupéré. La formule est $MRR = \frac{1}{|Q|} \sum_{i=1}^{|Q|} \frac{1}{rank_i}$. Un MRR plus élevé indique que le document juridique le plus pertinent apparaît plus près du haut des résultats de recherche, réduisant ainsi la probabilité que le modèle LLM hallucine sur un contexte non pertinent.
Alors que le MRR ne se préoccupe que du premier résultat pertinent, $Precision@K = \frac{\text{Documents pertinents dans les }K\text{ premiers résultats}}{K}$ mesure la proportion de documents pertinents parmi les $K$ premiers résultats. Dans un contexte juridique, une requête pourrait nécessiter la synthèse de plusieurs arrêts. Une haute précision à K garantit que la fenêtre de contexte est remplie de faits pertinents et denses, plutôt que de bruit.