Les trois paliers de l'ingénierie IA
Échelle de maturité en trois paliers pour situer un système bâti sur un modèle de langage. Palier 1, construire avec un modèle : tu appelles une API, tu branches une recherche documentaire simple, et tu manipules le vocabulaire de base (prompt, plongement vectoriel, fenêtre de contexte, jetons). Palier 2, la production : tu ne te demandes plus si ça marche chez toi mais ce qui se passe quand des milliers de personnes tapent dessus en même temps. Tu remplaces la recherche sémantique seule par une recherche hybride et un reclassement, tu mesures la qualité de ce qui remonte, tu traces les échecs, tu encadres les hallucinations, tu tiens la latence et la facture. Palier 3, l'agentique : le système raisonne en plusieurs étapes, appelle des outils, garde un état, évalue sa propre sortie et décide de la suite. Et il porte, en plus, les évaluations et les garde-fous du palier 2 appliqués à son propre comportement.
Forces
- Trois paliers seulement, tenables de tête, utilisables dans une réunion sans support
- Chaque palier nomme des briques concrètes à poser, pas un niveau de séniorité abstrait
- Indépendant du fournisseur de modèle, l'échelle vaut pour un système maison comme pour une intégration
Limites
- Une échelle reste une simplification : un système réel peut être au palier 2 sur la récupération et au palier 1 sur l'observabilité
- Le vocabulaire circule surtout dans des contenus de reconversion, où il sert d'argument de vente plus que de grille de travail
Pour qui
- Une équipe produit qui doit dire honnêtement à un client où en est sa fonctionnalité IA
- Un développeur qui a une démo qui marche et ne sait pas nommer ce qui la sépare de la production