Multi-LLM & orchestration en production

Exploiter plusieurs LLM en .NET : routage, cascade, fallback et évaluation croisée — avec le code et les vrais caveats

📄 28 pages 📚 8 chapitres ⏱ 1 h 30 de lecture

👤 Architectes .NET · Tech leads · Devs senior

Multi-LLM & orchestration en production

🎯 Ce que vous allez apprendre

  • Pourquoi un seul LLM ne tient pas en production : coût, qualité, résilience
  • Le routage : envoyer chaque tâche au bon modèle, avec IChatClient
  • La cascade : petit modèle d'abord, escalade seulement si nécessaire
  • Le fallback multi-fournisseurs : ne jamais tomber parce qu'un provider throttle
  • Les vrais chiffres du multi-LLM — et pourquoi il faut les mesurer sur VOS tâches

📋 Sommaire détaillé

Introduction — Un seul LLM ne suffit jamais

Le coût, la qualité et la résilience qui imposent le multi-modèle — et comment lire ce guide

Chapitre 1 — Pourquoi un seul LLM ne suffit pas

Coût, qualité, latence, résilience : les quatre forces qui poussent au multi-LLM, et quand s'en passer

Chapitre 2 — Le routage : le bon modèle par tâche

Router fort/faible selon la tâche et le coût, avec une abstraction IChatClient en .NET

Chapitre 3 — La cascade : escalade par confiance

Petit modèle d'abord, escalade au gros seulement si la confiance est insuffisante

Chapitre 4 — Le fallback multi-fournisseurs

Résilience face aux pannes et au throttling — le pattern failover appliqué aux LLM

Chapitre 5 — LLM-as-judge et évaluation croisée

Évaluer avec un modèle distinct du générateur, sans tomber dans l'auto-complaisance

Chapitre 6 — Orchestrer et industrialiser

Workflows multi-modèles (MAF), observabilité, coûts, et les caveats anti-hype de la mise en production

Conclusion — La checklist multi-LLM prod-ready

Le récapitulatif et la trajectoire vers un système multi-modèle fiable et mesuré

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  • 💻 Les extraits de code .NET (routeur, cascade, failover, juge croisé)
  • 📊 La grille de décision : multi-LLM, ou un seul modèle ?
  • 📋 La checklist « multi-LLM prod-ready » (PDF imprimable)
  • 🔗 Les sources primaires vérifiées (cascade routing ICML 2025, RouteLLM)
OA

Olivier Alessandri

Architecte Solutions IA · 27 ans de .NET

Architecte solutions et développeur senior, j'aide les équipes à concevoir des agents IA fiables en production sur Azure AI Foundry, Semantic Kernel et Microsoft Agent Framework. Mirakai partage les architectures, code source et retours d'expérience que je mets en œuvre sur mes projets.

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