Qu'est-ce que l'observabilité des LLM ?
Un guide complet

Définition de l'observabilité des LLM

Les grands modèles de langage (LLM) et l'IA générative qu’ils animent sont en train de devenir omniprésents comme outils de recherche et de productivité. Mais que se passe-t-il si un chatbot IA divulgue involontairement des données sensibles, ou si un outil interne génère un contenu inexact ou inapproprié ? Les répercussions s’étendent des poursuites pour non-conformité à de graves dommages à la réputation, avec un impact sur les bénéfices. Afin de prévenir ces situations désastreuses dans les déploiements d’IA modernes, il est primordial de recourir à l’observabilité des LLM.

Plus qu’un simple suivi de l’IA générique, l’observabilité des LLM est le processus qui permet de collecter en temps réel des données provenant des LLM et des applications qui les utilisent, afin de monitorer leur comportement, leurs performances et la qualité de leurs réponses. L’observabilité des LLM représente un volet essentiel des LLMOps (gestion du cycle de vie des LLM), offrant une visibilité complète sur les frameworks d’orchestration de ces modèles.

Cet article analyse pourquoi l’observabilité des grands modèles de langage est essentielle, ses piliers, ses différences par rapport au monitoring ML habituel, des exemples d’utilisation et la manière de commencer.

Pourquoi l'observabilité des LLM est importante

À mesure que l’utilisation des LLM augmente dans les organisations, le besoin d’observabilité des LLM augmente également.

Les LLM sont des systèmes boîtiers noirs qui n'offrent aucune visibilité sur le processus qui se déroule entre une entrée et une sortie. L'observabilité du LLM apporte la clarté opérationnelle nécessaire pour percer le brouillard. Il s’agit d’un instrument de contrôle qualité nécessaire au déploiement de l’IA, car il est adapté à la nature probabiliste, contextuelle et opaque des LLM.

En garantissant la qualité, la fiabilité et la traçabilité des sorties LLM, l'observabilité du LLM permet de résoudre des problèmes courants, tels que les hallucinations, les biais, la faible latence et la non-conformité. Au-delà de la précision des performances, l'observabilité du LLM aide les organisations à s'assurer que leurs déploiements d'IA s'alignent sur les objectifs de l'entreprise et les expériences prévues pour les utilisateurs.

Composants essentiels de l'observabilité LLM

L’observabilité des LLM est fondée sur le suivi et le traçage en temps réel, les métriques de performance et l’évaluation de la qualité afin de permettre la gestion des coûts et d’offrir des contrôles de sécurité et de conformité.

Surveillance et traçage en temps réel

La surveillance et le traçage en temps réel sont au cœur de l’observabilité des LLM. Ils enregistrent des données de télémétrie précises comme les traces, les spans, les workflows et les exécutions d’agents pour analyser l’intégrité et la performance des modèles et offrir une visibilité sur les opérations opaques.

Traces et étendues : les traces intègrent de nombreuses métadonnées, notamment les entrées, les sorties, la latence, les erreurs et les signaux de protection de la vie privée.
Workflows et exécutions d'agents : les workflows incluent des exécutions étape par étape à partir d'appels de modèles, d'appels d'outils et de récupérations.

Par exemple, certains outils d'Observability LLM collectent et agrègent automatiquement les logs, les mesures et les traces de votre infrastructure et de vos applications pour évaluer le modèle.

Indicateurs de performance

Lors de l'évaluation des performances du LLM, les mesures critiques comprennent la latence, le débit, l'utilisation des jetons, les taux d'erreur et l'efficacité globale du système. Le suivi de ces indicateurs garantit non seulement une expérience utilisateur fluide, mais aide également les équipes à identifier les problèmes plus rapidement et à les résoudre avec plus de précision.

Latence : identifie le temps passé entre l’entrée et la sortie, ainsi que les goulets d’étranglement potentiels.
Débit : identifie le nombre de demandes traitées par un modèle au cours d’une période donnée.
Utilisation des jetons : monitore comment le nombre de jetons utilisés lors du traitement d'une demande.
Taux d'erreur : mesure la fiabilité d'un modèle en fonction du taux d'échec des réponses.

Évaluation de la qualité

L’évaluation de la qualité des résultats des LLM est capitale pour le respect de la conformité, l’efficacité opérationnelle, la satisfaction de la clientèle et les considérations éthiques. La qualité des sorties est déterminée par leur exactitude, leur pertinence, leur cohérence et leur cohérence factuelle. Elle est monitorée à travers les taux d’hallucination, la pertinence, la toxicité et l’analyse de sentiment.

Taux d'hallucinations : les hallucinations sont des réponses incorrectes à des signaux. La fréquence à laquelle ils se produisent correspond au taux d’hallucinations.
Pertinence : mesure la pertinence des réponses en fonction de mesures et de données prédéfinies.
Toxicité : indique si le modèle génère du contenu préjudiciable ou offensant, des propos haineux ou de la désinformation.
Sentiment : évalue le ton utilisé par le MLD et détermine s'il est conforme aux lignes directrices de l'organisation.

Gestion des coûts et des contrôles

Une observabilité LLM efficace aide les organisations à maîtriser leurs coûts. La surveillance du débit, de l’utilisation des jetons et de la latence est essentielle à la gestion des coûts.

Contrôles de sécurité et de conformité

La principale préoccupation des LLM est la sécurité. Une solution d’observabilité est un garde-fou important pour les applications basées sur les LLM. Cette solution identifie les injections de requêtes, les fuites de données personnelles (PII) et rassemble des indicateurs de conformité.

Injection d'invite : un type d'attaque qui repose sur l'ingénierie d'invites malveillantes, dans laquelle des invites malveillantes sont données au LLM pour modifier son comportement et ses sorties.
Fuite de données PII : fuites d'informations sensibles, telles que les identifiants et les données personnelles.
Signaux de conformité : mesurer si les organisations respectent les exigences et les réglementations en matière de sécurité des données.

Observabilité des LLM ou observabilité ML traditionnelle

Alors que l’observabilité ML traditionnelle surveille les pipelines de données et les métriques d’infrastructure de modèles, l’observabilité des LLM est plus complexe. Les grands modèles de langage sont probabilistes et non déterministes : la même invite peut générer des sorties variées. Cette plus grande imprévisibilité nécessite une surveillance spécialisée.

Les LLM ont de surcroît une dépendance complexe aux invites et au contexte ; leur observabilité permet d’inspecter les versions des requêtes, le contexte de récupération et les états de la conversation.

Enfin, les LLM soutiennent les applications d'IA générative. En conséquence, ils sont davantage évalués sur la qualité de leur sortie plutôt que sur la quantité. L’observabilité des LLM s’attache aux métriques d’évaluation qualitative, notamment les taux d’hallucination, la toxicité et la pertinence.

Comment fonctionne l'observabilité des LLM en pratique

Comme toute pratique d'observabilité, l'observabilité des LLM nécessite la collecte de données, la visualisation et l'analyse. Grâce à l’instrumentation, les organisations peuvent collecter les indicateurs les plus appropriés à leurs scénarios d’utilisation, qu’il s’agisse de la performance du système, de la qualité du modèle ou des risques de sécurité. Une fois recueillis, ces indicateurs peuvent être affichés sur des tableaux de bord, mis en corrélation avec d’autres données système et exploités au moyen d’alertes automatiques et de la détection d’anomalies.

Méthodes d’instrumentation

Les LLM doivent être instrumentés pour émettre la télémétrie appropriée. Cela implique généralement :

Kits de développement (SDK) : bibliothèques allégées grâce auxquelles les développeurs peuvent injecter l’instrumentation directement dans le code d’application pour saisir les entrées, sorties, latences et erreurs.
API : les API offrent des méthodes normalisées pour transmettre les données d’observabilité (métriques, logs, traces) des applications de grands modèles de langage vers les systèmes de monitoring.
Intégration OpenTelemetry : OpenTelemetry (OTel) est devenu la principale norme ouverte en matière d’observabilité. L’adoption d’OTel permet aux équipes de produire des données de télémétrie uniformes au sein des systèmes distribués, notamment des traces pour les workflows d’agents, des spans pour les appels de modèles et des attributs pour les invites et les réponses.

Cette couche d’instrumentation est le fondement de toute surveillance et de toute analyse ultérieures.

Sources de données et signaux MELT

Une fois instrumentés, les systèmes LLM génèrent divers signaux d'observabilité, appelés le modèle MELT — métriques, événements, logs et traces.

Métriques : points de données quantitatives comme la latence, le débit, l'utilisation de jetons et les taux d'erreur. Les métriques sont essentielles pour suivre l'évolution des performances et des coûts dans le temps.
Événements : manifestations ponctuelles (par exemple, commentaires des utilisateurs, mises à jour de modèles déployés ou détection d'invite malveillante) qui agissent comme des indicateurs contextuels.
Logs : enregistrements textuels qui capturent des informations d'exécution détaillées, notamment des erreurs, des avertissements ou des sorties spécifiques au modèle utiles pour le débogage.
Traces : flux d'exécution de bout en bout qui montrent comment les demandes se propagent dans les pipelines LLM.

Ensemble, ces signaux forment une image complète du comportement des applications LLM dans des conditions réelles.

Visualisation et alerting

L’observabilité des LLM est opérationnelle lorsque les signaux sont visualisés et suivis en temps réel, à l’aide de tableaux de bord, de systèmes de détection d’anomalies et d’alertes automatisées.

Tableaux de bord : des vues personnalisables qui regroupent les mesures, les logs et les traces dans des récits visuels cohérents pour un aperçu holistique du modèle. Les tableaux de bord permettent aux ingénieurs, aux scientifiques des données et aux équipes opérationnelles de repérer les tendances en un coup d’œil.
Détection des anomalies : techniques automatisées qui identifient les écarts par rapport au comportement attendu, tels que les pics de latence soudains, la consommation inhabituelle de jetons ou les rafales d'erreurs inattendues.
Alertes automatisées : des alertes basées sur des seuils ou pilotées par l'IA avertissent les équipes lorsque des problèmes de performances, de qualité ou de security surviennent. Les alertes automatisées permettent une réponse rapide avant que les utilisateurs finaux ne soient impactés.

Grâce à des pipelines de visualisation et d’alerting bien conçus, les informations sur l’observabilité LLM se traduisent directement par des améliorations opérationnelles.

Cas d'utilisation concrets

À quoi ressemble l'observabilité LLM dans la pratique ? Examinez ces exemples concrets :

Fiabilité du chatbot de service client

Les entreprises qui déploient des chatbots IA pour le service client doivent garantir des performances et une réactivité constantes de leurs modèles. En mettant en œuvre l’observabilité LLM, les organisations peuvent monitorer la latence, les taux d’erreur et l’utilisation des jetons tout en traçant les conversations individuelles des clients.

Pourquoi c'est important : les clients s'attendent à des expériences fluides. Les ralentissements ou les pannes minent la confiance.
Comment procéder : En surveillant les traces et les indicateurs, les équipes peuvent suivre le flux des conversations et les taux de réussite et d'échec pour comprendre si le modèle résout les requêtes ou s'il s'intensifie trop souvent. Des alertes automatisées signalent les pics de latence ou les baisses soudaines de précision afin que les ingénieurs puissent résoudre les problèmes en temps réel.

Automatisation de la modération de contenu avec contrôles de sécurité

Pour exclure les contenus préjudiciables ou déplacés, les organisations ont la possibilité d’établir l’observabilité des LLM.

Pourquoi c'est important : Un contenu inapproprié peut avoir de graves répercussions sur la réputation de la marque et sur l'expérience client.
Comment procéder : En surveillant les paramètres d'évaluation de la qualité (toxicité, hallucinations, analyse des sentiments) et les signaux de sécurité (détection rapide des injections), les équipes peuvent mieux détecter les anomalies.

Surveillance de la conformité du secteur réglementé

Les secteurs tels que la finance, la santé et le droit traitent de nombreuses données sensibles dans le respect de règles de sécurité strictes. Pour garantir le respect de ces normes, les organisations s'appuient sur l'observabilité du LLM.

Pourquoi c'est important : les infractions réglementaires peuvent entraîner des amendes, une atteinte à la réputation et une perte de confiance des clients.
Comment procéder : les tableaux de bord de conformité donnent une visibilité en un coup d’œil sur les signaux de risque.

Débogage de systèmes multi-agents

Avec le passage des LLM vers les systèmes agentiques, l’observabilité est désormais cruciale pour le débogage des workflows complexes et multi-étapes.

Pourquoi c'est important : les défaillances dans les chaînes de raisonnement, la coordination entre les agents ou les appels à des outils externes sont autrement opaques et difficiles à reproduire.
Comment procéder : le traçage distribué carte les interactions entre les agents, y compris les appels aux outils, les appels de récupération et les instructions en chaîne. Les ingénieurs peuvent rejouer les traces pour identifier les goulets d'étranglement, les erreurs de raisonnement ou les boucles de coordination afin d'améliorer la robustesse du système.

Les bonnes pratiques pour mettre en œuvre l'observabilité LLM

La mise en œuvre de l'observabilité des LLM est la plus efficace lorsqu'elle est guidée par des principes clairs. Suivez ces bonnes pratiques pour intégrer l'observabilité à vos workflows de manière à scaler, à fournir des informations exploitables et à favoriser l'amélioration continue.

Définissez des indicateurs de performance clés mesurables avant de procéder à l'instrumentation : des indicateurs bien définis garantissent que les signaux sont liés à des résultats concrets tels que la satisfaction des clients, la maîtrise des coûts ou la conformité aux réglementations. Il est essentiel d'identifier des résultats opérationnels ou commerciaux clairs pour tirer le meilleur parti de votre solution d'observabilité LLM.
Intégrer l'observabilité dès le début du cycle de développement : l'intégration précoce de l'observabilité LLM prévient les angles morts, raccourcit les boucles de rétroaction et réduit la pression exercée sur les ressources par l'installation d'instruments plus tard dans la production.
Utiliser les tests A/B pour détecter les variations de rapidité et de sortie : le fait de tester plusieurs stratégies rapides permet aux organisations de valider quelles approches donnent les résultats les plus précis, les plus sûrs ou les plus rentables.
Monitorer la dérive des modèles et réentraîner de manière proactive : les modèles et le comportement des utilisateurs évoluent au fil du temps. Il est essentiel que l’observabilité des LLM comporte des dispositifs pour repérer la dérive des modèles, qui se produit lorsque les sorties du modèle diffèrent des performances prévues, à la suite de modifications dans la distribution des données, l’intention de l’utilisateur ou les environnements extérieurs.

Aspects clés et objectifs de l'observabilité des LLM

Pour assurer la bonne santé de vos déploiements d’IA, l’observabilité des LLM est essentielle, vous donnant les moyens d’évaluer la performance, le coût, la fiabilité et la qualité de vos systèmes dans le temps.

Voici comment vous lancer :

Définissez vos objectifs. Précisez ce que vous devez monitorer et pourquoi (par exemple, la latence, la maîtrise des coûts, la conformité ou la qualité).
Choisissez un outil d' observabilité des LLM. Choisissez une plateforme qui s'intègre parfaitement à votre pile technologique.
Instrumentez votre système. Capturez les bons signaux via des SDK, des API ou OpenTelemetry.
Monitorez en temps réel. Visualisez les métriques dans les tableaux de bord, configurez des alertes et détectez les anomalies.
Effectuez des itérations continues. Le développement des LLM s’accompagne de boucles de rétroaction et de mises à jour (retraining) pour en maintenir la pertinence et la fiabilité.

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Premiers pas avec l'observabilité LLM d'Elastic

L'observabilité du LLM est le fondement de la performance, de la confiance et de la conformité dans les systèmes pilotés par l'IA. En capturant les bons signaux et en agissant en conséquence, les organisations obtiennent la visibilité nécessaire pour maintenir la fiabilité, protéger les données sensibles et offrir des expériences utilisateur cohérentes.

De plus, l’observabilité des LLM assure que vos déploiements d’IA sont prêts à s’adapter et à monter en puissance, ce qui pérennise vos applications LLM et permet aux équipes d’innover en toute confiance tout en gardant le contrôle sur les risques.

Pour passer à l’étape suivante, découvrez comment Elastic peut vous aider à construire cette base avec le bon outil d’observabilité LLM.

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