Préface
L'IA générative a captivé l'imagination du monde entier comme aucune autre technologie. Quelques mois après la sortie de ChatGPT en novembre 2022, tout le monde, des PDG aux étudiants, s'est mis à tester des outils basés sur l'IA capables d'écrire, de coder, de créer des images et de résoudre des problèmes complexes. Cet enthousiasme est contagieux, et justifié. Mais une fois l'excitation initiale retombée, une réalité plus sobre apparaît : créer des applications prêtes à l'emploi avec l'IA générative, c'est fondamentalement différent d'utiliser ChatGPT pour des tâches rapides.
On a écrit ce livre parce qu'on a vu plein d'équipes galérer pour combler le fossé entre les promesses de l'IA générative et la réalité du déploiement d'applications fiables et responsables à grande échelle. La technologie est puissante, mais elle est aussi non déterministe et sujette à des hallucinations, et elle nécessite des décisions architecturales prudentes pour équilibrer la créativité, les risques, les coûts et la latence. Les pratiques traditionnelles d'ingénierie logicielle doivent évoluer pour s'adapter à ces défis uniques.
Ce qui rend les applications GenAI différentes
Les applications d'IA générative ne sont pas juste des logiciels traditionnels avec un composant d'IA ajouté. Elles demandent une approche fondamentalement différente du développement, des tests et du déploiement. Contrairement aux logiciels déterministes, les applications GenAI produisent des résultats différents pour ...
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