Backend IA — FastAPI, streaming, auth, queues et observabilité premium

Cadrer un backend IA comme produit fiable

Définir périmètre, utilisateurs, SLA, limites, données autorisées et critères de refus.

Modéliser les contrats d’entrée/sortie avec OpenAPI et JSON Schema

Transformer les besoins produit en contrats vérifiables, schemas, statuts et erreurs.

Structurer une application FastAPI maintenable

Séparer routers, services, adapters, schemas, settings et tests pour éviter le prototype fragile.

Isoler providers LLM, modèles et logique métier

Construire des adaptateurs provider-neutral avec fallback, timeouts, retries et tracking.

Tester les routes, dépendances et contrats API

Valider endpoints, dépendances, erreurs et contrats sans dépendre d’API externe.

Construire une authentification bearer/JWT adaptée à une API IA

Comprendre token, expiration, claims, scopes, erreurs et limites d’un exemple pédagogique.

Implémenter RBAC, ABAC et politiques d’accès aux tools

Contrôler routes, données, tools, tenants, budgets et actions sensibles.

Gérer secrets, configuration et environnements

Séparer secrets, variables d’environnement, feature flags et configuration sûre.

Prévenir abus API : rate limits, quotas, idempotence et mass assignment

Limiter surcharge, replay, escalade de coûts, propriétés inattendues et erreurs d’autorisation.

Filtrer données sensibles dans requêtes, réponses et logs

Appliquer minimisation, redaction, conservation, audit et statut needs_review.

Choisir entre réponse synchrone, streaming, SSE et WebSocket

Comparer latence, UX, coûts, complexité, reprise et monitoring.

Implémenter un flux token-by-token robuste

Concevoir chunks, ordre, erreurs, stop, usage, traces et final event.

Concevoir WebSockets pour agents et copilotes interactifs

Gérer sessions, état, ping/pong, auth, backpressure et fermeture propre.

Orchestrer le streaming multimodal et vocal

Relier audio, texte, events, interruptions, VAD, TTS et confirmations.

Tester et observer les flux temps réel

Mesurer TTFB, inter-token latency, erreurs, interruptions et événements incomplets.

Distinguer BackgroundTasks, workers et queues durables

Choisir la bonne architecture selon durée, criticité, reprise et volume.

Concevoir un modèle job/status/result idempotent

Créer jobs, status, retries, cancellation, résultat, erreurs et audit trail.

Utiliser files, retries, backoff et circuit breakers

Contrôler les dépendances lentes ou instables sans bloquer l’API.

Gérer batch inference, concurrency et budgets coût/latence

Optimiser lots, timeouts, quotas, priorités et coûts LLM.

Superviser les incidents de jobs et la reprise opérationnelle

Définir alertes, runbook, rollback, requeue et seuils de non-déploiement.

Instrumenter traces, métriques et logs pour une API IA

Mesurer latence, coût, erreurs, tokens, tools, reviews et corrélation request_id.

Préparer tests, CI, health checks et readiness

Automatiser tests unitaires, contract tests, smoke tests, health et readiness.

Déployer un backend IA conteneurisé et scalable

Préparer image, workers, autoscaling, env, secrets, proxies et limites.

Gouverner une API IA : RGPD, AI Act, audit et documentation

Documenter usage, données, consentement, conservation, risques et human review.

Capstone Backend IA : API complète, streaming, auth, queue et observabilité

Assembler produit, contrats, sécurité, streaming, jobs, monitoring et soutenance.