Observabilité LLM : mesurer, tracer et gouverner l’IA en production

Déployer un cas d’usage LLM en production est devenu simple : un endpoint, une clé API, et une intégration applicative. Mais l’exploitation est tout sauf simple. Quand la qualité baisse, quand les coûts explosent, ou quand un risque de fuite apparaît, vous avez besoin de signaux fiables.

L’observabilité LLM est la discipline qui rend ces signaux visibles et actionnables, au même titre que les logs, métriques et traces pour un service classique.

Pourquoi les logs “classiques” ne suffisent pas

Les LLM introduisent des modes de panne difficiles à diagnostiquer avec l’observabilité traditionnelle :

• Variabilité non déterministe (deux réponses différentes, même prompt).
• Qualité “perçue” (pertinence, hallucinations) vs simple statut HTTP.
• Coûts variables (tokens, modèles, context windows).
• Risques sécurité (prompt injection, exfiltration, données sensibles).

Sans instrumentation spécifique, l’incident se résume souvent à : “ça répond, mais c’est mauvais”.

Les signaux clés à instrumenter

Une base robuste couvre quatre familles de signaux.

1) Performance et fiabilité

• Latence bout-en-bout (incluant retrieval, outils, post-processing).
• Taux d’erreur par type (timeout, rate limit, modèle indisponible).
• Dépendances (vector DB, tool calls, APIs internes).

2) Coût et capacité

• Tokens in/out, taille de contexte, taux de cache.
• Coût par requête, par feature, par tenant.
• Répartition par modèle (pour piloter un routing coût/qualité).

3) Qualité (au-delà du “ça marche”)

Vous n’aurez pas une métrique parfaite, mais vous pouvez industrialiser des proxys utiles :

• Évaluations automatiques sur un set de référence (scoring, assertions).
• Feedback utilisateur (thumbs, correction).
• Détection d’hallucinations (heuristiques, vérification de sources pour RAG).
• Taux de “réponse vide” ou de refus.

4) Sécurité et conformité

• Détection de PII/secrets (avant et après génération).
• Journalisation des décisions de filtrage/redaction.
• Signaux de prompt injection (patterns, sources non fiables, tool calls suspectes).

Une architecture simple et scalable

Dans la plupart des organisations, le meilleur point d’ancrage est un AI Gateway (ou une couche d’orchestration) qui centralise :

• l’authentification/autorisation,
• le routage multi-modèles,
• les garde-fous,
• et surtout l’instrumentation.

Techniquement, on retrouve souvent :

• Traces distribuées (OpenTelemetry) pour relier requête utilisateur → retrieval → LLM → tools.
• Métriques (latence, tokens, erreurs, coûts) exposées comme n’importe quel service.
• Logs structurés (correlation IDs, décisions de policy), avec redaction systématique.

Le point critique : ne pas logguer “en clair” des prompts ou des données sensibles. L’observabilité doit être by design.

Définir des SLOs adaptés aux cas d’usage

Les SLOs LLM sont rarement “99.9% de succès”. Ils combinent souvent :

• Fiabilité : disponibilité et latence.
• Qualité : taux de réponses jugées utiles (par évaluation ou feedback).
• Coût : budget token/cost par période et par produit.

L’objectif n’est pas d’être parfait, mais d’éviter les surprises et de rendre les arbitrages explicites.

Conclusion

L’IA en production doit être opérable comme un produit : observée, pilotée, gouvernée. En investissant tôt dans l’observabilité LLM (coûts, qualité, sécurité), vous transformez un système opaque en un workflow industrialisable.

Chez Demkada, nous intégrons cette approche dans nos programmes Platform Engineering et IA : une gouvernance centralisée, des garde-fous automatisés et des métriques exploitables pour accélérer sans perdre le contrôle.