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Comme pour toute application logicielle « traditionnelle », l'observabilité est un facteur clé de succès lorsque vous intégrez l'IA dans vos systèmes. Les applications basées sur l'IA ont créé une nouvelle pile technologique, notamment des API plus imprévisibles ainsi que des bases de données vectorielles et des cadres d'orchestration (de données). Cette évolution technologique justifie un nouveau regard sur l'observabilité. Dans cet article, nous allons d'abord mettre en évidence les aspects classiques de l'observabilité, puis expliquer les étapes supplémentaires dont vous avez besoin pour surveiller votre application d'IA. Nous terminons en examinant quels outils d'observabilité open source et propriétaires sont disponibles.
En termes simples, l'observabilité signifie que nous pouvons comprendre pourquoi une application est lent ou interrompu. Ou, en termes fantaisistes, la capacité de comprendre les état sur la base de sorties, les données de télémétrie collectées. Les développeurs devraient être en mesure de poser des questions arbitraires à propos de leur application, même si elles n'étaient pas prévues, même une fois que celle-ci a déjà été déployée.
Alors, quelle est la différence entre surveillance et observabilité? L'observabilité va bien au-delà de la surveillance, car nous voulons le savoir pourquoi notre système se comporte comme il le fait. Nous aimerions connaître les cause première du problème, plutôt que de simplement surveiller son comportement.
Une application utilisant des LLM se comporte en partie de la même manière qu'une application logicielle classique, mais cela ajoute un niveau de complexité. Principalement parce que les LLM sont par nature imprévisibles. Les modèles d'IA sont souvent des boîtes noires, dans lesquelles nous ne pouvons pas vraiment regarder à l'intérieur pour voir ce qui se passe. Bien que la sortie puisse être contrôlée et légèrement modifiée, nous ne pouvons faire aucune hypothèse à ce sujet. En outre, dans de nombreuses applications d'IA, les entrées d'un LLM peuvent également varier considérablement, car les invites sont souvent générées par les utilisateurs ou d'autres LLM.
Ainsi, en plus de l'observabilité « traditionnelle », nous devons ajouter une télémétrie spécifique pour les LLM. Nous devrons examiner les entrées et les sorties et les comparer à une base de référence ou à d'autres critères de référence réalisés dans le passé. De cette façon, nous pouvons déduire où les erreurs sont survenues, retrouver rapidement la cause première et voir si les réponses du modèle s'écartent de la ligne de base ou se comportent de manière inattendue (précision et hallucinations, par exemple).
Un autre aspect important est le suivi des coûts, car ceux-ci sont également plus difficiles à prévoir que dans les systèmes traditionnels, en particulier lorsque plusieurs LLM sont combinés ou lorsqu'ils sont utilisés dans un agentique configuration.
« Selon le rapport d'observabilité Elastic 2024, 69 % des entreprises ont du mal à gérer le volume de données généré par les systèmes d'IA, ce qui rend l'observabilité essentielle pour gérer la complexité et les coûts » (galileo)
Nous pouvons résumer les principaux aspects « traditionnels » de l'observabilité comme suit :
Remarque : il y a certainement plus que cela, mais ce sont les plus importants.
Pour les LLM, nous notons les aspects suivants de l'observabilité :
Pour surveiller efficacement les systèmes d'IA, il est important de disposer d'un plan bien pensé. L'un des aspects clés est la création d'une boucle de rétroaction qui permet des améliorations continues. Cela implique de mettre régulièrement à jour les modèles d'IA en fonction de leurs performances, afin de garantir leur flexibilité et leur efficacité. Il est également essentiel de sélectionner les bons indicateurs de performance et de définir des seuils d'alerte appropriés. Ces mesures doivent être pertinentes et correspondre aux objectifs de l'organisation, en concentrant les efforts de surveillance sur les aspects les plus importants de la performance et du comportement du système.
Alors que les systèmes d'IA deviennent de plus en plus complexes et traitent de plus grandes quantités de données, il est essentiel de disposer de solutions d'observabilité capables d'évoluer et de s'adapter. Cela garantit que les organisations peuvent continuer à surveiller efficacement leurs systèmes d'IA au fur et à mesure de leur croissance. En outre, il est important de promouvoir une culture de l'observabilité au sein de l'organisation. Cela implique de former les équipes à comprendre et à utiliser les données d'observabilité, ce qui peut grandement améliorer le succès de ces pratiques de surveillance.
Il existe différents outils payants et open source parmi lesquels nous pouvons choisir. Certains, comme Datadog et Traceloop, s'appuient sur des outils d'observabilité déjà existants et sont étendus à l'observabilité LLM. Les facteurs à prendre en compte pour choisir le meilleur outil sont les suivants :
Résumé : Une plateforme complète conçue pour améliorer les performances, la transparence et la fiabilité des systèmes d'IA, avec des outils avancés d'observabilité et de surveillance.
Caractéristiques :
Eden AI vise à simplifier la surveillance et l'observabilité de l'IA, en aidant les entreprises à optimiser leur efficacité, à renforcer la confiance et à garantir la responsabilité de leurs opérations d'IA.
Résumé :
Une plateforme complète pour la surveillance, le dépannage et l'évaluation des applications alimentées par LLM dans les environnements de production.
Caractéristiques :
Résumé :
Une solution d'observabilité pilotée par l'IA qui fournit des informations sur les applications basées sur l'IA, en mettant l'accent sur les performances, la sécurité et la conformité.
Caractéristiques :
Résumé :
Une plateforme de développement d'IA proposant des outils pour déployer et améliorer en toute sécurité les LLM dans les environnements de production.
Caractéristiques :
Résumé :
Une plate-forme conçue pour créer des applications LLM de niveau production en mettant l'accent sur le suivi, l'évaluation et l'amélioration rapide.
Caractéristiques :
Résumé :
Plateforme d'ingénierie LLM open source offrant des fonctionnalités d'observabilité, d'analyse et d'expérimentation pour les applications LLM.
Caractéristiques :
Résumé :
Un SDK open source basé sur OpenTelemetry, fournissant une collecte de données standardisée pour l'observabilité des modèles d'IA.
Caractéristiques :
Résumé :
Une plateforme d'évaluation LLM de bout en bout open source développée par Comet, conçue pour les développeurs qui créent des applications basées sur LLM.
Caractéristiques :
Résumé :
Une bibliothèque Python open source pour l'évaluation et l'observabilité du ML et du LLM, prenant en charge divers types de données et systèmes d'IA.
Caractéristiques :
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