IA et Platform Engineering : Des assistants aux flux industrialisés

L'IA redéfinit rapidement la manière dont les équipes d'ingénierie travaillent. Mais l'impact ne se limite pas aux « chatbots pour développeurs ». La véritable valeur apparaît lorsque les capacités d'IA sont intégrées dans la plateforme elle-même : standardisées, gouvernées et mesurables.

Le Platform Engineering est idéalement positionné pour rendre l'IA opérationnelle à l'échelle car il se concentre déjà sur :

• les flux de travail standardisés
• l'expérience développeur (DevEx)
• la gouvernance et la sécurité
• les blocs de construction reproductibles

Où l'IA crée-t-elle une valeur immédiate pour la plateforme ?

1) Accélération de l'expérience développeur

L'IA peut réduire les frictions dans les tâches de routine :

• génération de scaffolding de services alignés sur les chemins balisés (golden paths)
• suggestion de configurations d'infrastructure correctes
• aide au tri des incidents et à la navigation dans les runbooks
• accélération de la documentation et de la recherche de connaissances

La plateforme devient l'endroit où ces assistants sont intégrés — ainsi les équipes bénéficient d'un comportement cohérent, et non d'outils personnels disparates.

2) Intelligence opérationnelle

Les plateformes collectent des signaux : logs, traces, métriques, événements de déploiement. L'IA peut aider en :

• corrélant les signaux pour identifier les causes probables
• résumant les incidents dans un format adapté aux post-mortems
• recommandant des mesures d'atténuation basées sur les runbooks et l'historique

Il ne s'agit pas d'« opérations autonomes » du jour au lendemain — mais cela peut raccourcir le MTTR lorsqu'on l'implémente de manière responsable.

3) Automatisation de la gouvernance et des politiques

L'IA peut aider à classifier les risques et à automatiser les vérifications de routine, mais elle doit être encadrée par :

• des garde-fous de politique en tant que code (policy-as-code)
• des approbations humaines pour les changements critiques
• des pistes d'audit complètes

Le modèle architectural clé : l'IA comme capacité de plateforme gouvernée

Pour industrialiser l'IA, traitez-la comme un produit de plateforme :

• fournissez des points d'accès (endpoints) de modèles approuvés (LLM privés ou modèles fournisseurs)
• imposez des limites de données et la confidentialité
• standardisez les modèles RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour la connaissance d'entreprise
• incluez le suivi des coûts (FinOps pour l'IA)

Les workloads d'IA peuvent être coûteux et sensibles ; sans standardisation, vous risquez des dépenses incontrôlées et des risques sur les données.

Le LLMOps rencontre le Platform Engineering

Le LLMOps introduit des défis de cycle de vie similaires au logiciel traditionnel — mais avec des contraintes supplémentaires :

• sélection et évaluation des modèles
• gestion des prompts et des versions
• surveillance des régressions de qualité
• filtres de sécurité et exigences de conformité

Le Platform Engineering peut fournir la route pavée : modèles, pipelines et observabilité qui rendent le LLMOps reproductible.

Risques à traiter explicitement

Confidentialité des données

Les entreprises doivent s'assurer que les prompts et le contexte ne divulguent pas de données sensibles. Fournissez des modèles approuvés :

• déploiements de modèles privés si nécessaire
• caviardage (redaction) et classification
• contrôles d'accès stricts

Hallucinations et fiabilité

Les sorties de l'IA sont probabilistes. Pour un usage opérationnel, vous avez besoin de :

• garde-fous et validation
• intervention humaine (human-in-the-loop) pour les actions à fort impact
• stratégies de repli (fallback)

Contrôle des coûts et de l'utilisation

L'utilisation de l'IA nécessite des budgets, des limites de débit et une attribution des coûts. Sinon, les dépenses augmentent de manière imprévisible.

Conclusion

L'IA et le Platform Engineering sont complémentaires. L'IA peut booster la productivité des développeurs et l'efficacité opérationnelle, tandis que la plateforme fournit la gouvernance et la standardisation nécessaires pour une adoption à l'échelle de l'entreprise.

Chez Demkada, nous intégrons l'IA dans les programmes de plateforme avec un objectif pragmatique : valeur mesurable, risque contrôlé et modèles opérationnels durables.