🚀 Passer un projet du POC à la PRODUCTION

Projet IA / Fullstack

1. 📦 Architecture & structure du projet

• Structure modulaire :

├── apps
│   ├── client
│   │   ├── .env.example
│   │   ├── package.json
│   │   ├── README.md
│   │   ├── Dockerfile
│   │   └── ...
│   └── server
│       ├── .env.example
│       ├── __init__.py
│       ├── .python-version
│       ├── pyproject.toml
│       ├── uv.lock
│       ├── README.md
│       ├── Dockerfile
│       ├── agents
│       ├── database
│       ├── routes
│       ├── tests
│       └── ...
├── docker-compose.yml
├── Makefile
├── README.md
├── release-please-config-prerelease.json
├── release-please-config-release.json
└── version.txt

• Découplage net entre l’API et la logique IA (services, orchestration, versioning).

2. 🛠️ Validation et typage

• Utilisation intensive de Pydantic pour la validation d’entrées/sorties, sérialisation et conversion ORM.
• Extraction des constantes/hyperparamètres dans config.py via Pydantic BaseSettings.

3. 🧩 Concurrence et I/O

• Exploitation des endpoints asynchrones (async def + await) pour optimiser les appels réseau, DB, IA.
• Pour les tâches CPU-intensive (ML, inférence), externaliser via queue (Celery, RQ) ou thread pool.

4. 🛡️ Sécurité & conformité

• CORS restreint à des origines approuvées uniquement.
• Sécurisation de l’API (JWT, OAuth2, scopes).
• Sanitize et validation stricte des données (XSS, injection).
• Bonnes pratiques pour secrets : .env, vault ou services cloud.

5. 🐳 Conteneurisation & déploiement

Docker optimisé :

• Image légère, multi-stage et génération non-root.
• Healthchecks, variables d’environnement, logs.
• Orchestration via Kubernetes.
• Pipeline CI/CD automatique (GitHub Actions, GitLab CI) pour test, build et déploiement.

6. 🧪 Tests & qualité

• Tests unitaires et d’intégration dès le début (pytest, httpx).
• Tests pour endpoints, logique métier, inférence IA.
• Intégration de linter : ruff, black, flake8.
• Validation des schémas OpenAPI/Swagger générés.

7. 📊 Monitoring & observabilité

• Logging structuré (JSON) + corrélation via request_id.
• Metrics (Prometheus + Grafana) : latence, QPS, utilisation GPU/CPU, drift.
• Health endpoints (/health, /readiness).
• Surveillance IA : drift data/concept, performance modèle (AUC, précision).
• A/B test, rollout progressif (canary releases).

8. 🔄 MLOps & Operationalisation

• Modèles versionnés comme artefacts, réutilisables dans CI/CD.
• Pipeline automatisé : données → training → validation → packaging → production.
• MLOps pour orchestrer les étapes et réentraîner périodiquement.

9. 🧾 Documentation & API

• Docs OpenAPI/Swagger auto-générés exposés dans FastAPI.
• README détaillé + diagrammes (architecture, flow IA).
• Conventions HTTP : codes de statut, gestion d’erreur via HTTPException.

10. 🧹 Maintenance & support

• Plan de rollback : en cas d’erreur, revenir à l’état précédent.
• Migrations DB (Alembic) pour modifications du schéma.
• Maintenance IA : recalibration, analyses de biais, backups, updates.
• Politique de sécurité, patch et surveillance continue (Snyk, Dependabot).

---

✅ Checklist récap

Étape	Actions clés
Architecture	modularité, decouplage
Validation	Pydantic, OpenAPI
Exécution	async, queue
Sécurité	CORS, Auth, secrets
Conteneurs	Docker optimisé, CI/CD
Test & code qualifié	pytest, lint
Observabilité	logs, metrics, drift
MLOps	CI/CD IA, version modèle
Docs	Swagger, README
Maintenance	rollback, migrations, retraining

---