L’ère de l’intelligence artificielle est en pleine mutation. Alors que les premiers modèles d’IA étaient limités au traitement de simples extraits de texte, les systèmes de pointe actuels sont capables d’ingérer et de comprendre des livres entiers. Une étape importante de cette évolution a été franchie le 5 avril 2025, lorsque Meta a dévoilé Llama 4, une famille de modèles d’IA révolutionnaire dotée d’une fenêtre de contexte sans précédent de 10 millions de tokens. Ce bond en avant a des implications profondes pour l’avenir des systèmes d’IA agentique, conçus pour fonctionner de manière autonome, en planifiant, en décidant et en agissant de manière indépendante.
Pour mieux comprendre cette technologie transformatrice, nous nous sommes tournés vers Nikita Gladkikh, une figure éminente de la communauté de l’IA. Lauréat du BrainTech Award, membre actif de l’IEEE et ingénieur logiciel principal chez Primer AI, Nikita est à l’avant-garde de la validation de l’IA et du développement de l’infrastructure. Avec une carrière s’étendant sur plus d’une décennie, débutant en 2013, Nikita a parfaitement combiné l’ingénierie logicielle pratique, la recherche académique et les contributions à la communauté mondiale des développeurs, s’imposant comme un expert recherché en Python, Go et l’automatisation basée sur l’IA. Sa perspective unique découle de sa vaste expérience pratique dans le déploiement de pipelines à grande échelle alimentés par des LLM dans divers secteurs tels que la finance, les places de marché et les technologies de recherche.
Nikita Gladkikh est particulièrement connu pour son travail pionnier sur les architectures évolutives qui intègrent de grands modèles de langage (LLM) avec une logique de validation robuste. Dans ce domaine, la fiabilité et la précision sont primordiales, et les contributions stratégiques de Nikita ont joué un rôle déterminant dans la formation du paradigme RAG-V (Retrieval-Augmented Generation with Verification), qui gagne rapidement du terrain dans les industries axées sur l’IA.
L’importance de l’expansion de la fenêtre de contexte
Llama 4 de Meta a fracassé les limites précédentes de la fenêtre de contexte en l’étendant à un nombre stupéfiant de 10 millions de tokens, un exploit réalisé peu après la sortie de Gemini 2.5 de Google, qui offrait une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. Mais que signifient ces chiffres pour l’industrie de l’IA ?
Selon Nikita, la tendance à l’augmentation de la taille des fenêtres de contexte est tout simplement transformatrice. En permettant aux systèmes d’IA de traiter et d’analyser des volumes massifs d’informations, y compris des conversations entières, des documents volumineux et même des bases de données entières, ces systèmes peuvent désormais raisonner avec un niveau de profondeur et de continuité qui était auparavant inaccessible. Ce changement de paradigme a un impact profond sur la conception des pipelines agentiques, où les agents d’IA sont chargés de planifier, de prendre des décisions et d’exécuter des actions de manière indépendante. Un contexte plus large se traduit par moins d’erreurs, une personnalisation améliorée et des expériences utilisateur plus immersives. C’est un indicateur clair de la direction dans laquelle se dirige l’ensemble du domaine.
Expérience pratique et conception de pipelines agentiques
La vaste expérience de Nikita dans la création d’outils de développement comme PKonfig et de plateformes éducatives utilisées à grande échelle fournit des informations précieuses sur les subtilités de la conception de pipelines agentiques. Il souligne l’importance cruciale de la modularité, de l’observabilité et de l’isolation des défaillances lors de la construction de systèmes qui doivent fonctionner de manière fiable sous pression.
S’appuyant sur son expérience, Nikita préconise de traiter chaque composant comme un point de défaillance potentiel et de mettre en œuvre des chemins de repli, des couches de validation et des mesures de reproductibilité. Ces principes sont directement applicables à la conception de flux de travail agentiques, où les agents ont besoin d’une gestion structurée de l’état, d’une exécution traçable et d’un comportement déterministe, tout comme tout système distribué.
Le travail de Nikita dans l’IA appliquée, en particulier dans la réduction des hallucinations dans la synthèse de CV et l’automatisation du feedback dans les contextes éducatifs, met en évidence l’importance des boucles de vérification et de la conception axée sur la récupération. Il estime que les agents ne doivent pas être aveuglément approuvés, mais plutôt être équipés de mécanismes de validation intégrés et étroitement intégrés à des bases de connaissances structurées. En outre, il souligne l’importance de la conception centrée sur l’humain, un principe qu’il a privilégié dans les outils pédagogiques et qu’il considère désormais comme essentiel pour garantir la responsabilité des agents.
Les pipelines agentiques sont plus que de simples flux UX innovants ; ce sont des systèmes logiciels complexes qui doivent être abordés avec la même rigueur que l’ingénierie backend pour garantir leur viabilité dans la pratique.
Améliorer la fiabilité de l’IA grâce à un contexte étendu
Les progrès de la taille des fenêtres de contexte ont déjà un impact tangible sur les systèmes de production, améliorant la fiabilité de l’IA dans diverses applications. Nikita fournit un exemple concret de la façon dont des contextes plus larges améliorent la fiabilité de l’IA :
Les fenêtres de contexte plus petites obligeaient souvent les modèles d’IA à tronquer des informations contextuelles cruciales, ce qui entraînait des sorties fragmentées ou inexactes. Cependant, avec des fenêtres de contexte s’étendant à des millions de tokens, les modèles peuvent désormais conserver des interactions historiques étendues, des profils d’utilisateurs détaillés et des relations multidimensionnelles au sein des données. Par exemple, un agent de support client basé sur l’IA peut faire référence à des interactions passées s’étendant sur des années, fournissant un support contextuellement riche et hautement personnalisé. Cela réduit considérablement les erreurs causées par la perte de contexte, améliorant ainsi la fiabilité et la profondeur des décisions pilotées par l’IA, en particulier dans les scénarios critiques tels que les diagnostics de santé ou les prévisions financières.
Nikita se souvient d’un défi rencontré lors de l’implémentation de la génération augmentée par la récupération avec vérification (RAG-V) chez Primer AI : réduire les données pour les appels de validation afin d’intégrer les documents justificatifs dans le contexte. Cette limitation a restreint la précision de leurs efforts de validation. Cependant, avec la fenêtre de contexte étendue de Llama 4, ces barrières sont effectivement supprimées.
RAG-V : la pierre angulaire du développement d’une IA fiable
La méthode RAG-V, où les modèles extraient et vérifient le contenu, est devenue une pierre angulaire du développement d’une IA fiable. Nikita explique que RAG-V est une méthode où l’IA ne se contente pas de générer des réponses, mais les vérifie activement par rapport à des sources externes fiables – en substance, une vérification des faits en temps réel.
Les travaux de Nikita sur RAG-V mettent l’accent sur l’intégration des principes de validation au sein des systèmes d’IA agentiques. RAG-V utilise des systèmes de récupération et des couches de vérification robustes pour recouper les sorties des modèles par rapport à des sources externes faisant autorité. Par exemple, dans les évaluations des risques financiers, chaque élément de conseil ou de prédiction généré est validé par rapport aux données historiques du marché ou aux documents de conformité réglementaire. Des fenêtres de contexte élargies améliorent cette approche en permettant des contextes plus riches et en soulignant la nécessité de valider le contenu et le format.
Nikita souligne que des fenêtres de contexte plus larges amplifient les avantages de RAG-V en permettant d’inclure plus de matériel de support dans un seul cycle de validation. Cependant, elles augmentent également le risque de sortie non structurée. Il avertit que les modèles linguistiques ne doivent pas être traités comme des invocations d’API Web déterministes, mais plutôt comme des entités probabilistes, semblables à des utilisateurs intelligents. Par conséquent, la validation du contenu et de la structure est essentielle pour garantir la fiabilité et la préparation à l’intégration.
Les LLM comme entrées utilisateur : un changement de paradigme dans l’architecture logicielle
Nikita suggère de traiter les sorties LLM plus comme des entrées utilisateur que comme des réponses d’API, ce qui a un impact profond sur l’architecture logicielle moderne. Lorsque les LLM sont considérés comme des entrées de type utilisateur, plutôt que comme des appels d’API statiques, cela modifie fondamentalement la façon dont les logiciels sont conçus et construits.
Les interfaces frontales doivent être conçues pour gérer avec élégance l’incertitude et le délai, en utilisant des modèles tels que l’interface utilisateur optimiste. Au backend, les conceptions asynchrones, axées sur les événements, deviennent essentielles, les files d’attente de messages (par exemple, Kafka ou RabbitMQ) aidant à découpler les actions pilotées par l’IA de la logique de base.
Les architectures hybrides, qui combinent le code traditionnel avec les décisions basées sur des modèles, permettent des mécanismes de secours lorsque les sorties LLM sont lentes ou peu fiables. Cette variabilité souligne l’importance cruciale de la validation, non seulement pour l’exactitude, mais aussi pour la structure et la cohérence. Des outils tels que PKonfig, développé par Nikita, appliquent des réponses conformes au schéma, garantissant la fiabilité de l’intégration dans les systèmes probabilistes.
Transformer l’éducation avec les LLM : notation automatisée et feedback personnalisé
Nikita a appliqué ces principes non seulement dans l’industrie, mais aussi dans l’éducation, en développant une plate-forme de notation automatisée pour GoIT. Il explique que son expérience a renforcé la valeur du déterminisme, de la reproductibilité et de l’escalade axée sur l’humain. Même lorsque nous intégrons des outils plus avancés tels que les LLM, ces concepts restent centraux.
Les LLM modernes ont le potentiel de révolutionner le feedback des étudiants en offrant des réponses plus personnalisées et contextuelles. Au lieu de s’appuyer sur des modèles fixes, un LLM pourrait adapter ses explications à l’historique d’apprentissage, au style de codage ou à la langue maternelle d’un étudiant, ce qui rendrait le feedback plus accessible et exploitable. Cependant, Nikita souligne que la fiabilité et l’équité restent non négociables. Cela nécessite de combiner les LLM avec la mise à la terre basée sur la récupération, la validation de la rubrique et les mécanismes de remplacement. Tout comme l’explicabilité et l’auditabilité ont guidé la conception de la plate-forme d’origine, Nikita envisage l’avenir de l’éducation assistée par l’IA comme agentique, mais avec des garanties strictes et une logique transparente à chaque étape.
Stratégies de gestion de la complexité dans le développement de l’IA
La résolution des défis architecturaux et de validation inhérents au développement de l’IA nécessite des stratégies efficaces de gestion de la complexité. Nikita conseille aux développeurs de privilégier la validation dès le départ, en intégrant des contrôles de schéma tout au long du pipeline. Il souligne l’importance d’utiliser des outils qui appliquent la structure et la cohérence, et pas seulement l’exactitude.
S’appuyant sur ses expériences et reconnaissant la nécessité de penser de manière modulaire, Nikita préconise de séparer la logique du modèle de la logique métier et de créer des solutions de secours robustes pour les cas où le modèle est incorrect ou lent. Cette combinaison de discipline technique et de prospective stratégique est cruciale pour la construction de systèmes d’IA fiables.
L’influence de la reconnaissance et de l’implication communautaire
La reconnaissance de Nikita à travers des initiatives telles que le BrainTech Award et son implication dans des communautés telles que l’IEEE ont considérablement influencé son approche pour relever les complexités dans la pratique. Ces expériences lui ont inculqué l’importance de réunir l’innovation et la praticité.
Le BrainTech Award a récompensé le travail de Nikita sur l’application de la vision par ordinateur pour rationaliser les flux de travail des utilisateurs du monde réel, ce qui a mis l’accent non seulement sur les capacités techniques, mais aussi sur la convivialité à grande échelle. Cette expérience a façonné sa conviction que les systèmes d’IA doivent être à la fois puissants et intégrés de manière transparente dans les processus existants. Son implication continue auprès de l’IEEE le maintient ancré dans les dernières recherches et les meilleures pratiques, lui permettant de concevoir des systèmes qui sont non seulement avancés, mais aussi éthiques, modulaires et résilients en production.
Façonner l’avenir de l’IA
Les travaux futurs de Nikita se concentreront sur la construction de systèmes d’IA robustes, évolutifs et éthiquement responsables. Il estime que les modèles tels que Llama 4 et Gemini 2.5, avec leurs fenêtres de contexte massives, ont un potentiel transformateur, en particulier dans l’éducation. Ces modèles pourraient permettre aux tuteurs d’IA de fournir des explications personnalisées et riches en contexte basées sur l’historique d’apprentissage complet d’un étudiant.
L’évaluation automatisée est un autre domaine d’intérêt clé. L’outil de notation de Nikita pour GoIT gère déjà la syntaxe et l’exactitude à grande échelle. Cependant, les LLM de nouvelle génération ont le potentiel de repousser encore plus les limites en évaluant la compréhension conceptuelle, en adaptant le feedback aux performances antérieures et en alignant les résultats sur les normes académiques via RAG-V.
Pour garantir la fiabilité, Nikita souligne le besoin continu de validation du schéma et de logique de secours, des principes qui sous-tendent des outils comme PKonfig. En combinant des modèles avancés avec une validation structurée, nous pouvons améliorer l’éducation sans compromettre la confiance, l’équité ou la rigueur pédagogique.
Équilibrer l’évolutivité et la rigueur pédagogique
Le soutien de milliers d’étudiants chaque trimestre nécessite un équilibre délicat entre l’évolutivité et l’intégrité pédagogique. Nikita a réussi à cela en séparant les préoccupations : l’automatisation a géré les validations de routine, telles que les résultats des tests et le formatage du code, tandis que les cas extrêmes complexes ont été signalés pour un examen humain. Cela a garanti un débit élevé sans compromettre la qualité ou l’équité du feedback.
La rigueur pédagogique a été maintenue en appliquant des rubriques structurées, le contrôle de version pour les devoirs et une logique de notation traçable. Ces mesures ont renforcé la confiance des étudiants et la transparence de l’enseignement.
Nikita estime que les modèles de niveau Llama 4 pourraient modifier considérablement cet équilibre en permettant une génération de feedback adaptée au contexte, multilingue et même spécifique au code à grande échelle. Ils peuvent aider à expliquer des concepts abstraits en termes plus simples, à adapter le feedback aux apprenants individuels et à simuler des interactions de type tuteur. Cependant, il prévient que l’échelle n’élimine pas le besoin de garde-corps. Les LLM doivent être ancrés dans des rubriques, validés par rapport aux sorties connues et auditables par les instructeurs. Avec la bonne architecture, combinant des pipelines déterministes avec une personnalisation alimentée par les LLM, nous pourrions considérablement accroître l’accès à une éducation de qualité sans sacrifier les normes académiques.
Nikita résume sa vision comme suit : « Je construis des systèmes qui ne font pas que fonctionner — ils enseignent, valident, configurent et soutiennent la prise de décision. »