Optimisez Workflows IA: Latence Réduite 3-5x, Coûts Stables

La promesse des agents IA autonomes orchestrant des tâches complexes et multi-étapes ressemble souvent à une merveille technologique. Ces «workflows d’agents», où des agents IA autodirecteurs tracent leur propre chemin au sein d’un cadre prédéfini, offrent une flexibilité sans précédent. Pourtant, l’enchantement initial peut rapidement s’estomper face aux dures réalités d’une exécution lente, de coûts de calcul élevés et d’un labyrinthe de composants interdépendants. Les premières implémentations ont démontré une latence significative, avec de simples requêtes client prenant des dizaines de secondes et entraînant des dépenses substantielles par requête. Heureusement, les avancées récentes et les méthodologies raffinées permettent aux développeurs d’accélérer considérablement ces systèmes et de réduire leurs frais de fonctionnement sans compromettre leur adaptabilité inhérente.

Un principe fondamental pour optimiser les workflows d’agents est de réduire le nombre d’étapes. Chaque appel à un grand modèle de langage (LLM) introduit de la latence et augmente le risque de timeouts ou d’«hallucinations» – des instances où l’IA génère des informations incorrectes ou non pertinentes. La philosophie de conception ici est simple : fusionner les étapes connexes en un seul prompt, éviter les micro-décisions inutiles qu’un seul modèle pourrait gérer, et minimiser les allers-retours vers le LLM. La conception efficace des workflows commence souvent par la configuration la plus simple possible, peut-être même un seul agent, puis itère en décomposant des parties uniquement lorsque les métriques d’évaluation indiquent un besoin de plus de complexité. Ce raffinement itératif se poursuit jusqu’au point de rendements décroissants, un peu comme l’identification du «coude» dans le regroupement de données, assurant un équilibre optimal entre complexité et performance.

Au-delà de la minimisation des étapes individuelles, un autre goulot d’étranglement significatif découle souvent du traitement séquentiel. Paralléliser tout ce qui n’a pas de dépendances peut considérablement réduire le temps d’exécution. Si deux tâches distinctes au sein d’un workflow ne nécessitent pas la sortie l’une de l’autre, elles peuvent être exécutées simultanément. Par exemple, dans un scénario de support client, récupérer simultanément le statut d’une commande et analyser le sentiment du client peut faire gagner des secondes sur le temps de traitement total, car ces actions sont indépendantes l’une de l’autre, même si leurs résultats sont ensuite combinés pour formuler une réponse.

De manière cruciale, les appels de modèle inutiles doivent être éliminés. Bien que les LLM soient incroyablement polyvalents, ils ne sont pas toujours l’outil optimal pour chaque sous-tâche. S’appuyer sur un LLM pour l’arithmétique simple, la logique basée sur des règles ou la correspondance d’expressions régulières est inefficace. Si une fonction simple ou une règle prédéfinie peut accomplir une tâche, contourner l’appel au LLM réduira instantanément la latence, diminuera les coûts de tokens et améliorera la fiabilité.

De plus, adapter le modèle à la tâche est primordial pour l’efficacité. Les LLM modernes existent en différentes tailles et «saveurs» spécialisées. Déployer le modèle le plus grand et le plus puissant pour une tâche simple de classification ou d’extraction d’entités est comparable à l’utilisation d’un superordinateur pour de l’arithmétique de base. Les modèles plus grands demandent plus de ressources de calcul, ce qui entraîne directement une latence plus élevée et des dépenses accrues. Une approche plus stratégique consiste à commencer par des modèles plus petits et plus efficaces, tels qu’un modèle à 8 milliards de paramètres, pour les tâches décomposées. Ce n’est que si une tâche s’avère trop complexe pour le modèle initial qu’une alternative plus grande devrait être envisagée. Les informations du secteur suggèrent également que certaines architectures de LLM fonctionnent mieux sur des types de tâches spécifiques, une considération qui devrait guider la sélection du modèle.

La conception des prompts joue également un rôle critique dans la performance. Bien que l’ajout de garde-fous à un prompt de LLM soit une pratique courante lors des évaluations, cela peut par inadvertance gonfler la taille du prompt et affecter la latence. Des stratégies telles que le cache de prompts pour les instructions et schémas statiques, combinées à l’ajout de contexte dynamique à la fin pour une meilleure réutilisation du cache, peuvent réduire considérablement les temps de réponse aller-retour. La définition de limites claires de longueur de réponse empêche également le modèle de générer des informations inutiles, économisant ainsi du temps et des tokens.

Au-delà de l’optimisation des prompts, le mise en cache de tout ce qui est applicable peut générer des gains substantiels. Cela ne se limite pas aux réponses finales ; les résultats intermédiaires et les appels d’outils coûteux devraient également être mis en cache. L’implémentation de caches clé-valeur (KV) pour les états d’attention partielle et les données spécifiques à la session – tels que les profils client ou les états de capteurs – peut réduire la latence du travail répété de 40 à 70 %.

Pour les implémenteurs avancés, le décodage spéculatif offre une autre voie pour des améliorations de vitesse. Cette technique implique l’utilisation d’un modèle «brouillon» plus petit et plus rapide pour prédire rapidement les prochains tokens, qui sont ensuite validés ou corrigés en parallèle par un modèle plus grand et plus précis. De nombreux fournisseurs d’infrastructure de premier plan emploient cette méthode en coulisses pour offrir une inférence plus rapide.

Enfin, l’affinage stratégique, bien que souvent négligé par les nouveaux adoptants de LLM, peut être une optimisation puissante. L’affinage d’un LLM à un domaine ou une tâche spécifique peut réduire drastiquement la longueur du prompt requise pendant l’inférence. Cela est dû au fait qu’une grande partie de ce qui serait typiquement inclus dans un prompt est «intégrée» dans les poids du modèle via le processus d’affinage, ce qui conduit à des prompts plus petits et, par conséquent, à une latence plus faible. Cependant, l’affinage devrait généralement être réservé comme une optimisation de stade ultérieur.

À la base de toutes ces stratégies se trouve la pratique essentielle d’une surveillance implacable. Sans des métriques robustes – telles que le Temps avant le premier token (TTFT), les Tokens par seconde (TPS), la précision du routage, le taux de succès du cache et le temps de coordination multi-agents – les efforts d’optimisation sont aveugles. Ces métriques fournissent la clarté nécessaire pour identifier les goulots d’étranglement et valider l’efficacité des changements mis en œuvre.

Les workflows d’agents les plus rapides et les plus fiables ne sont pas accidentels. Ils sont le résultat délibéré d’une réduction impitoyable des étapes, d’une parallélisation intelligente, d’un code déterministe, d’une sélection judicieuse des modèles et d’une mise en cache omniprésente. En mettant en œuvre ces stratégies et en évaluant méticuleusement les résultats, les organisations peuvent obtenir des améliorations de vitesse de 3 à 5 fois et réaliser des économies substantielles dans leurs opérations basées sur l’IA.