L'AI Gateway : Centraliser l'Accès et la Gouvernance des LLM

Alors que les développeurs commencent à intégrer les Large Language Models (LLM) dans leurs applications, les organisations font souvent face à un "Far West" de clés d'API, de coûts non surveillés et de fuites de données potentielles. C'est là qu'intervient l'AI Gateway.

Qu'est-ce qu'une AI Gateway ?

Une AI Gateway est un proxy spécialisé qui se place entre vos applications internes et les fournisseurs d'IA (OpenAI, Anthropic, Azure AI, Bedrock).

Capacités Clés

1. Authentification Centralisée : Gérez un seul jeu d'identifiants pour les fournisseurs, tout en donnant aux applications internes leur propre accès basé sur l'identité.
2. Gestion des Coûts et Quotas : Implémentez des limites de débit et des budgets de jetons (tokens) par équipe ou application pour éviter les factures surprises.
3. Journalisation des Prompts et Réponses : Auditez chaque interaction pour la sécurité et la conformité (détection de PII, filtrage de toxicité).
4. Repli et Routage (Fallback) : Basculez automatiquement vers un autre modèle ou fournisseur si l'un d'eux est indisponible ou trop lent.
5. Mise en cache : Cachez les réponses communes pour réduire les coûts et la latence.

Le golden path LLM (concret)

Une AI Gateway devient vraiment une capacité plateforme quand elle standardise le “comment” :

• un SDK interne (ou wrapper) qui impose l’auth, les quotas et la télémétrie
• des templates d’intégration (RAG, classification, résumé) avec paramètres sûrs par défaut
• une gestion des secrets et des environnements (dev/stage/prod)

L’objectif : qu’une équipe puisse intégrer un cas d’usage simple en quelques heures, sans réinventer la sécurité.

Sécurité & conformité : ce qu’il faut décider

• quelles données peuvent sortir (ou non) de votre périmètre (PII, secrets, données réglementées)
• quelles politiques appliquer (redaction, classification, blocage, journaux)
• quelles preuves conserver (audit, traçabilité, durée de rétention)

Sans décisions explicites, les logs et prompts deviennent un risque plutôt qu’un atout.

Pourquoi c'est une capacité de plateforme ?

La gouvernance de l'IA ne devrait pas être ré-implémentée par chaque équipe. L'équipe plateforme peut fournir un "chemin balisé" (Golden Path) pour l'accès à l'IA via une AI Gateway managée.

Conclusion

L'AI Gateway est le plan de contrôle de l'ère de l'IA générative. Elle offre la visibilité et les garde-fous nécessaires pour passer de projets IA expérimentaux à des applications IA d'entreprise, gouvernées et sécurisées.