Infrastructures et pipelines IA pour production et conformité - Résumé 26 juillet 2026

Cet article décrit la mise en production d'un système IA mémoire auto-hébergé utilisant Supabase Postgres avec pgvector pour indexing vectoriel et une API Gemini pour embeddings 768 dimensions. Le workflow RAG emploie une méthode de récupération en 3 passes pour maximiser la pertinence tout en restant léger. Ce cas pratique illustre une approche efficace et modulaire pour construire des systèmes RAG auto-hébergés avec contrôle granulaire et optimisation des performances.

L’article expose les principes et outils recommandés pour bâtir une infrastructure de conformité dédiée aux systèmes IA, facilitant la gouvernance et le suivi réglementaire en environnement production. Les meilleures pratiques incluent des pipelines d’audit automatisés, des checkpoints qualité IA, ainsi que des mécanismes d’observabilité intégrés au cycle CI/CD. Cette approche vise à protéger les déploiements IA tout en assurant la traçabilité et la conformité continue.