Une revue technique d'un système IA déjà utilisé ou proche de la production. Elle vérifie ce que l'architecture, les traces et les tests permettent de prouver, puis transforme les écarts en choix de correction et de déploiement prioritaires.
le chemin de la revue
cadrer
workflow IA, décision de déploiement et questionnaire client
observer
architecture, traces et tests disponibles
qualifier
preuves solides, écarts et risques
décider
réponses, priorités et recommandation
livrables
système et données
- cartographie de l'architecture et des frontières de confiance
- analyse des traces LLM, appels d'outils, journaux et mécanismes de rejeu
- synthèse des usages, de la conservation et de l'hébergement des données selon le déploiement : API managée, hybride, VPC client ou auto-hébergé
contrôles et écarts
- état des évaluations et des tests de non-régression
- revue de la supervision humaine et des scénarios d'échec
- dix écarts de preuve classés par risque et par urgence
décision exploitable
- réponses techniques réutilisables dans le questionnaire de votre client
- plan de correction priorisé
- recommandation claire : suspendre le déploiement, corriger avant livraison ou poursuivre la revue client
cette revue est adaptée si
une équipe produit ou plateforme porte un workflow LLM ou agentique déjà démontrable
un contrat, un déploiement ou une revue de sécurité est bloqué
une décision est attendue dans les 90 jours
après la revue
3 à 5 semaines pour convertir les incidents réels en évaluations, tests de non-régression et seuils de mise en production du workflow IA
Si les écarts exigent une évolution de l'architecture, consultez les offres de mise en œuvre : plateformes IA et agents en production