Mes principales leçons de @Aish_Reganti et @KiritiBadam sur la création de produits AI d'entreprise réussis : 1. Les produits AI diffèrent des logiciels traditionnels de deux manières fondamentales : ils sont non déterministes et vous devez constamment faire des compromis entre l'autonomie et le contrôle. Les processus de développement de produits traditionnels échouent lorsque votre produit donne des réponses différentes à la même entrée et peut agir de manière autonome. 2. Le compromis autonomie-contrôle est la décision de conception centrale dans chaque produit AI. Aish et Kiriti le présentent comme un spectre : à une extrémité, l'AI agit de manière autonome avec des garde-fous minimaux ; à l'autre, le système est strictement contraint par des règles explicites et des portes avec intervention humaine. La plupart des produits AI d'entreprise réussis se situent quelque part au milieu, ajustant dynamiquement le contrôle en fonction des scores de confiance, du contexte et du risque. 3. La plupart des échecs de produits AI proviennent d'erreurs d'exécution, et non de limitations du modèle. Aish et Kiriti constatent que les équipes blâment le LLM sous-jacent lorsque le véritable problème est une portée de produit floue, des garde-fous manquants ou un mauvais onboarding utilisateur. Un modèle qui hallucine 5 % du temps peut toujours alimenter un excellent produit si vous concevez l'UX pour faire ressortir les scores de confiance, permettre aux utilisateurs de vérifier les résultats et contraindre la tâche. L'insight actionnable : avant de demander un meilleur modèle, auditez la conception de votre produit, évaluez la couverture et les flux utilisateurs. La discipline d'exécution l'emporte sur la performance du modèle dans la plupart des cas. 4. Votre produit AI V1 doit résoudre un problème étroit et à forte valeur ajoutée avec des garde-fous stricts. Les équipes échouent en essayant de créer un assistant ou un agent polyvalent dès le premier essai. Choisissez un flux de travail, automatisez une tâche répétitive ou répondez à une catégorie de questions vraiment bien. Une portée étroite vous permet de recueillir des retours ciblés, d'ajuster le modèle plus rapidement et de prouver la valeur avant d'élargir. La largeur vient plus tard, après avoir maîtrisé la boucle centrale. 5. L'observabilité et la journalisation sont plus critiques pour les produits AI que pour les logiciels traditionnels, car le comportement de l'AI est non déterministe et plus difficile à déboguer. Vous devez enregistrer non seulement les erreurs, mais aussi les scores de confiance du modèle, les caractéristiques des entrées, les corrections des utilisateurs et les métriques de latence. Lorsque quelque chose ne va pas en production, ces journaux sont le seul moyen de reconstruire ce que le modèle a vu et pourquoi il a pris une décision particulière. Investissez dans l'infrastructure de journalisation dès le début, avant d'avoir une crise. 6. Les évaluations sont nécessaires mais pas suffisantes. Les évaluations vous aident à mesurer la performance du modèle sur des cas de test connus, mais elles ne capturent pas l'expérience produit complète, les cas limites en production ou la satisfaction des utilisateurs. Les équipes qui s'appuient uniquement sur les évaluations expédient des produits qui obtiennent de bons scores lors des tests mais échouent dans le monde réel. Combinez les évaluations avec une surveillance continue, des boucles de rétroaction des utilisateurs et des outils d'observabilité pour attraper ce que les tests automatisés manquent. 7. La "calibration continue" remplace les cycles de développement de produits itératifs traditionnels. Parce que les modèles AI dérivent et que les attentes des utilisateurs changent, les équipes doivent constamment mesurer la performance dans le monde réel et ajuster les invites, les garde-fous ou les versions du modèle. Aish et Kiriti recommandent d'instrumenter votre produit pour capturer les retours des utilisateurs et les sorties du modèle dès le premier jour, puis de revoir ces données chaque semaine. Sans calibration continue, votre produit AI se dégradera silencieusement, et les utilisateurs partiront avant que vous ne le remarquiez. 8. Le déploiement continu pour l'AI signifie expédier des mises à jour de modèle et des changements d'invite comme du code, et non des interventions manuelles. Les logiciels traditionnels déploient du code ; les produits AI déploient du code plus des poids de modèle, des invites et de la logique de récupération. Aish et Kiriti plaident pour traiter les invites et les configurations de modèle comme des artefacts versionnés dans votre pipeline CI/CD, avec des tests de régression automatisés via des évaluations. Cela empêche le schéma anti-pattern courant où les PM ajustent les invites dans une interface utilisateur et cassent la production. L'avantage : vous pouvez itérer sur le comportement du modèle en toute sécurité et annuler les mauvais changements instantanément. 9. Les produits AI échouent parce que les équipes sous-estiment l'importance de la qualité des données. Aish et Kiriti constatent que les équipes se précipitent pour affiner les modèles ou ajouter des fonctionnalités sans d'abord auditer si leurs données d'entraînement et d'évaluation reflètent réellement l'utilisation dans le monde réel. Les déchets en entrée, déchets en sortie s'appliquent doublement à l'AI : si vos données sont obsolètes, biaisées ou mal alignées avec les besoins des utilisateurs, aucun niveau d'ingénierie des invites ou d'ajustement du modèle ne vous sauvera. Commencez par mettre de l'ordre dans vos données.