AI, LLMs, and applied ML.
Notes de terrain d'un ingénieur senior sur l'IA, les LLMs, les agents et l'apprentissage automatique appliqué par Ercan Ermis.
All posts
One Door to the Models, partie 2. Terraform, Bicep ou ARM
Bicep n'a ni state file ni accès à Entra ID. Partie 2 : le choix de la couche IaC, et le défaut de version de modèle qui met à jour la production.
One Door to the Models, partie 1. Plaidoyer pour une gateway LLM centrale
Une entreprise exploite cinq apps GenAI sans savoir ce que chacune coûte. Partie 1 : le scénario, construire ou acheter sur Azure, et la gateway à bâtir.
Agents on Call, partie 8. Production : observabilité, évals, et le jour où elle ment
Traces OTEL dans CloudWatch, invocation logging Bedrock vers S3, un harnais d'évals avec jeu d'incidents de référence, et le jour où l'agent de triage a menti.
Kiro après la hype : ce que les IDE IA ont vraiment changé
Huit mois après la GA de Kiro, la spec a survécu et l'IDE presque pas. Ce qui a changé, c'est où se fait la relecture, pas qui écrit le code.
Pourquoi votre pilote IA est mort dans les achats
La plupart des pilotes IA échouent en revue de sécurité et en accords de traitement de données, faute d'avoir prévu les douze semaines qui suivent la démo.
Suivi des coûts Bedrock par application avec les profils d'inférence
Les profils d'inférence applicatifs posent des tags d'allocation de coûts sur les appels Bedrock, transformant une facture unique en lignes par équipe.
Agents on Call, partie 7. Dimensionnement : le calcul de tokens que personne ne fait en amont
Le calcul de dimensionnement que personne ne fait : tokens par incident, plafonds de quotas, rentabilité du Provisioned Throughput, facture mensuelle.
AI Act européen, le 2 août : l'échéance qui n'a pas bougé
L'Omnibus numérique a reporté les échéances à haut risque à 2027 et 2028. L'Article 50 sur la transparence s'applique toujours au 2 août 2026, sans changement.
SageMaker vs Bedrock : une décision d'organisation, pas technique
Le choix entre SageMaker et Bedrock dépend surtout de si votre organisation a une équipe qui possède des modèles. Choisissez selon votre topologie réelle.
Injection de prompt via vos propres documents : la surface d'attaque du RAG
Votre base de connaissances est une entrée non fiable. Le retrieval transmet au modèle du texte écrit par l'attaquant, d'où l'intérêt de scanner à l'ingestion.
Plus d'Ercan
Deux autres sites, même auteur, terrain différent.
Cloud, AWS, EKS, Terraform, plateforme.
Notes de terrain de systèmes de production. EKS, IAM, Terraform à l'échelle organisation, observabilité, optimisation des coûts.
Visiter ercan.cloud →Le hub. À propos, conseil, contact.
Hub personnel pour les deux pistes d'écriture. Qui je suis, comment fonctionne le conseil, comment me joindre.
Visiter ercanermis.com →