Etude de cas IA / LLM Produit santé Architecture robuste

Industrialisation IA produit grand public

De prototype exploratoire à architecture robuste et sécurisée

CTO externalisé & architecte IA

Architecture IA (backend LLM, RAG) Sécurisation (prompt injection, PII) Pilotage des coûts d'API Monitoring & observabilité Montée en compétence équipe

Une startup dans le secteur santé développait un produit numérique destiné au grand public. L’IA représentait un levier différenciant majeur. Un premier prototype JavaScript, basé sur des appels directs à un modèle LLM, avait permis de démontrer la faisabilité.

La démonstration était convaincante. Mais l’architecture était fragile et non exploitable en production : appels frontend non sécurisés, aucune traçabilité, coûts imprévisibles, risques techniques et réputationnels élevés.

Ce cas illustre la capacité de Levanna à transformer une expérimentation prometteuse en composant produit structurant, prêt pour la production et la montée en charge.

Le problème : un prototype non exploitable

Appels LLM directs côté frontend (exposition des clés API)
Absence de séparation logique métier / moteur IA
Aucune protection contre les prompt injections
Pas de traçabilité des interactions (debugging impossible)
Aucune visibilité sur les coûts d'exploitation (risque budgétaire)
Architecture non évolutive (changement de fournisseur LLM = refonte complète)

Pourquoi une refonte architecturale complète

Le produit ne pouvait pas passer en production dans cet état
L’IA était un composant différenciant, pas un gadget — elle devait être robuste
Besoin de sécuriser l’intégration avant tout déploiement grand public
Maîtriser les coûts pour garantir la viabilité économique du produit
Préparer une architecture évolutive (scaling, changement de modèle)

Architecture

Principes

Backend dédié à l'orchestration des appels LLM

Gestion du contexte conversationnel côté serveur

Architecture RAG pour limiter les hallucinations

Journalisation complète des requêtes et réponses

Monitoring des tokens et coûts d'API en temps réel

Détails techniques

Centralisation des interactions IA (API backend)
Séparation claire : logique métier ↔ moteur IA encapsulé
Base documentaire contextualisée (RAG) pour améliorer la pertinence
Protection contre les prompt injections (validation inputs, encadrement système)
Traçabilité et auditabilité (logs structurés, métriques)
Possibilité de changer de fournisseur LLM sans refonte globale

Trajectoire technique et arbitrages

Architecture IA

Prototype JavaScript frontend (appels directs OpenAI) Backend Node.js orchestrant LLM + RAG

Sécurité, traçabilité, séparation des responsabilités

Contexte conversationnel

Géré côté client (état volatile, non sécurisé) Géré côté serveur avec persistance

Fiabilité, cohérence multi-session, debugging possible

Hallucinations

Modèle LLM seul (risque de réponses incorrectes) Architecture RAG (grounding sur base documentaire)

Améliorer la pertinence et limiter les erreurs critiques

Sécurité

Aucune protection (prompt injection possible) Validation stricte inputs + watermarking prompts système

Protéger contre les attaques et les usages malveillants

Coûts d'exploitation

Aucune visibilité (facture API imprévisible) Monitoring tokens + projection budgétaire

Piloter les coûts, éviter les explosions budgétaires

Sujet	Initial	Actuel	Raison
Architecture IA	Prototype JavaScript frontend (appels directs OpenAI)	Backend Node.js orchestrant LLM + RAG	Sécurité, traçabilité, séparation des responsabilités
Contexte conversationnel	Géré côté client (état volatile, non sécurisé)	Géré côté serveur avec persistance	Fiabilité, cohérence multi-session, debugging possible
Hallucinations	Modèle LLM seul (risque de réponses incorrectes)	Architecture RAG (grounding sur base documentaire)	Améliorer la pertinence et limiter les erreurs critiques
Sécurité	Aucune protection (prompt injection possible)	Validation stricte inputs + watermarking prompts système	Protéger contre les attaques et les usages malveillants
Coûts d'exploitation	Aucune visibilité (facture API imprévisible)	Monitoring tokens + projection budgétaire	Piloter les coûts, éviter les explosions budgétaires

Résultats obtenus

Passage d’un prototype fragile à une architecture exploitable en production
Réduction significative des risques techniques et réputationnels
Coûts maîtrisés et pilotables (projection budgétaire claire)
Équipe interne montée en compétence sur les bonnes pratiques IA

100%

des appels LLM sécurisés

backend dédié, clés API protégées

Architecture RAG

hallucinations limitées

grounding sur base documentaire vérifiée

Monitoring

coûts d'API

projection budgétaire mensuelle claire

Prêt

industrialisation

architecture évolutive et maintenable

Ce que ce cas démontre

L’intégration de l’IA ne se limite pas à connecter une API
Architecture IA robuste : sécurité, gouvernance, exploitabilité, coûts maîtrisés
Capacité à transformer une expérimentation en composant stratégique durable
Posture de CTO hands-on : refonte technique + montée en compétence équipe
L’IA devient une brique maîtrisée du produit, pas un gadget technologique

IA LLM Industrialisation Architecture Innovation produit RAG Sécurité

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