Introduction
Déployer des agents IA métiers pour plusieurs clients implique des exigences fortes de sécurité, de latence, de coûts maîtrisés et de scalabilité. Nous concevons des architectures multi-tenant robustes qui s’intègrent à votre existant et respectent vos standards, en combinant Fastify pour l’API, Qdrant pour la recherche vectorielle et Ollama ou des LLMs cloud selon les contraintes. Notre approche est centrée sur la valeur métier et la maintenabilité, afin de fournir des solutions fiables, mesurables et évolutives pour ESN, studios et agences.
Analyser — Contraintes et exigences
La première étape consiste à clarifier le niveau d’exigence opérationnelle. Sur les modèles et la latence, nous évaluons les cas d’usage, la taille de contexte, les besoins en streaming de réponses et la simultanéité attendue. Les arbitrages entre modèles locaux et cloud impactent directement le temps de réponse, la disponibilité et la prévisibilité des performances. Nous cadrons aussi la qualité attendue des sorties (ton, format, tolérance aux erreurs) pour choisir des modèles alignés avec le métier.
Les données sensibles imposent une isolation stricte par client. Nous distinguons ce qui reste privé par tenant (documents, historiques, paramètres d’agent) de ce qui peut être mutualisé sans risque (composants génériques, prompts templates). Nous mettons en place un cloisonnement au niveau de la base vectorielle, des index, des métadonnées et de l’API, avec authentification forte, autorisations fines et traçabilité. L’objectif est d’empêcher tout effet de bord entre locataires.
Les SLA multi-tenant exigent des mécanismes de contrôle: limitation de débit par tenant, files d’attente, priorisation, timeouts et stratégies de reprise. Nous planifions la capacité par profil de charge, gérons les « noisy neighbors » et définissons des marges de sécurité. L’ensemble est observé via des métriques techniques et métiers pour garantir la conformité aux engagements.
Enfin, les coûts et quotas doivent être pilotés. Nous instrumentons le coût par appel, par agent et par tenant, avec des budgets, alertes et rapports. Les stratégies d’optimisation (cache d’embeddings, mutualisation de composants, sélection dynamique de modèles) sont pensées dès le départ pour éviter la dérive des dépenses.
Créer — Architecture proposée
Nous concevons une API Gateway en frontal et un backend Fastify pour la gestion des sessions, des quotas, de l’authentification et des flux de réponses en streaming. Cette couche offre une interface stable, gère le routage des outils de l’agent (recherche, bases métiers, CRM) et expose des points d’entrée clairs pour votre écosystème. L’API reste stateless afin de faciliter l’autoscaling horizontal.
L’orchestrateur d’agents sépare la logique d’agent (rôles, outils, politique de décision) de l’exécution. Nous privilégions des flux explicites et auditables, avec journalisation des décisions, normalisation des sorties et garde-fous. Cette approche limite l’effet « boîte noire » et facilite les tests. Les frameworks de la stack moderne (par ex. LangChain couplé à de la télémétrie type Langfuse) permettent de tracer chaque étape et d’identifier rapidement les points de friction.
Pour l’isolation des tenants côté Qdrant, nous utilisons des collections dédiées ou des filtres rigoureux par identifiant de tenant, en combinant métadonnées et conventions de nommage. Les schémas sont versionnés pour suivre l’évolution des embeddings et des champs de filtrage, sans exposer un client aux données d’un autre. Nous appliquons des politiques de rétention et d’archivage pour maîtriser la taille des index.
Concernant la stratégie d’hébergement des LLMs, le choix entre Ollama et le cloud est guidé par des critères concrets:
- Ollama lorsque la donnée ne peut pas sortir, que la latence locale est critique et que les volumes sont stables; Cloud lorsque la variété de modèles, l’élasticité et les SLA managés priment.
Le pipeline d’embeddings est stabilisé autour d’un modèle choisi pour sa cohérence cross-tenant. Nous versionnons le modèle d’embedding, suivons la dérive et planifions les ré-indexations progressives. Les opérations d’ingestion traitent la déduplication, le découpage des documents et la synchronisation incrémentale, avec reprise sur incident et contrôles de qualité.
Le déploiement s’effectue en Docker ou Kubernetes selon vos contraintes. Nous isolons les workloads sensibles, gérons les accès aux secrets, configurons l’autoscaling et prévoyons des mises en production maîtrisées (canary ou rolling). Côté stockage, nous dimensionnons Qdrant et la base relationnelle, avec des stratégies de sauvegarde et de restauration éprouvées. La scalabilité repose sur des services stateless, des files de traitement asynchrones, et un dimensionnement spécifique pour les composants intensifs (LLM, embeddings, recherche vectorielle).
Faire évoluer — Observabilité, tests et opérations
Nous mettons en place une observabilité de bout en bout: logs métiers corrélés, traces distribuées, métriques techniques (latence, taux d’erreur, utilisation CPU/GPU) et métriques de qualité conversationnelle. Des tableaux de bord par tenant offrent une lecture claire des SLA, de l’usage et des coûts. Les événements clés des agents (appels d’outils, refus, reprises) sont audités.
Les tests couvrent le cycle complet: jeux de données de référence, cas métiers typés, prompts et sorties attendues versionnés. Un pipeline CI/CD exécute des tests de régression sur les agents, des tests de charge ciblés et des validations manuelles lorsque nécessaire. Nous maintenons un environnement de préproduction isolé avec un vector store de test, pour qualifier les changements sans impacter la production.
La gestion des mises à jour de modèles suit des pratiques sûres: versioning explicite, déploiements progressifs par tenant, comparaisons A/B et rollback rapide. Nous alignons la version des prompts, des outils et des embeddings pour éviter les incompatibilités. Les évolutions majeures sont accompagnées de fenêtres de migration et de communication transparente.
Pour la migration d’un vector store ou d’un cluster Qdrant, nous privilégions des approches « dual-write / dual-read » transitoires, des vérifications d’intégrité et une bascule contrôlée, afin de limiter l’indisponibilité. Les opérations de compactage, d’optimisation des index et de nettoyage sont planifiées pour préserver la performance.
Enfin, l’optimisation des coûts s’appuie sur la mise en cache, le choix adaptatif des modèles selon le contexte, l’archivage à froid de certains vecteurs, la maîtrise de la taille des embeddings et une politique de quotas par tenant. Le pilotage financier devient un indicateur opérationnel au même titre que la latence et la fiabilité.
Conclusion
Nous intégrons l’intelligence artificielle dans vos processus avec une architecture multi-tenant fiable, mesurable et adaptée à vos contraintes. En tant que partenaire technique d’ESN, studios et agences, nous concevons des solutions qui s’insèrent dans votre stack et respectent vos engagements clients. Vous souhaitez auditer votre existant ou structurer un déploiement d’agents IA métiers à l’échelle ? Contactez-nous via la page Contact pour échanger sur votre contexte et définir un plan d’action concret.