Meilleures pratiques pour construire et déployer des API...

À retenir

Une API sert de pont entre votre système d’IA et le produit, l’utilisateur, la base de données ou le service qui en a besoin.
Le déploiement ne se limite pas à héberger un modèle. Il comprend aussi la fiabilité, la latence, la mise à l’échelle, la surveillance et des interfaces claires.
Une bonne API d’IA cache la complexité interne tout en rendant les inputs, les outputs, les erreurs et les limites faciles à comprendre.

Lorsque nous parlons de construire de puissantes solutions de machine learning, comme les grands modèles de langage ou la génération augmentée par récupération, un élément essentiel passe souvent sous le radar : la façon de connecter toutes les données et tous les modèles et de les déployer dans un vrai produit. C’est là que les API deviennent utiles.

Dans cet article, nous plongeons dans l’univers des API : ce qu’elles sont, les raisons pour lesquelles vous pourriez en avoir besoin et les options de déploiement disponibles.

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Alors, qu’est-ce qu’une API exactement ?

Une API, ou interface de programmation d’applications, est un pont qui permet à deux applications logicielles de communiquer. Si vous commandez quelque chose en ligne, par exemple, le site Web de la boutique, comme Amazon, représente l’application avec laquelle vous interagissez, tandis que l’entrepôt est le service qui contient tous les produits. Dans ce cas, l’API ressemble à un service de livraison qui envoie votre demande, soit votre commande, à l’entrepôt, puis rapporte les articles au site Web pour passer à la caisse.

Les API fonctionnent donc comme des services de livraison. Elles permettent à différents systèmes logiciels de se « livrer » des données ou des services plutôt que des produits physiques, comme dans notre exemple avec Amazon. Il s’agit simplement d’un messager ou d’un service de livraison. Comme client, vous n’avez pas besoin de savoir comment l’entrepôt organise son inventaire. Vous avez seulement besoin que l’API traite votre demande et vous fournisse le bon résultat. C’est ainsi que tous les développeurs utilisent maintenant des modèles comme GPT et Claude. Ils ne peuvent pas savoir précisément ce qu’est le modèle ni comment il fonctionne, mais peuvent communiquer avec lui en envoyant des requêtes et en recevant ses outputs. Mais comment crée-t-on ces services de livraison ? Pouvez-vous en construire un vous-même pour permettre à d’autres personnes d’utiliser votre propre modèle ou système ? Bien sûr.

Le cycle de vie complet d’une API comprend plusieurs étapes :

Définir : commencez par définir vos objectifs. Déterminez ce que l’API doit faire, qui l’utilisera et comment assurer sa sécurité. Vous pouvez aussi mettre en place un espace de travail où l’équipe pourra collaborer et conserver ses progrès, généralement avec des outils comme GitHub.
Concevoir : il faut ensuite concevoir la structure de l’API, donc la façon dont elle traitera et exposera les données aux utilisateurs. Cette conception est consignée dans un format standardisé, comme OpenAPI, afin que les machines et les humains puissent la comprendre. Il est essentiel d’établir ici les règles de conception, des conventions de nommage au format des données. Il faut par exemple préciser si l’API peut seulement recevoir et renvoyer du texte ou si elle fonctionne avec des dictionnaires ou un autre type de données. Ces règles assurent la cohérence de toutes les API.
Développer : la programmation commence maintenant ! Vous devez, seul ou avec un développeur, écrire le code qui donnera vie à l’API, tout en gérant encore une fois les versions avec des outils comme Git.
Tester : il est ensuite temps de trouver les bogues avant vos utilisateurs ! Les tests sont essentiels pour vérifier que tout fonctionne correctement. Certains peuvent être exécutés manuellement, tandis que d’autres sont automatisés dans des pipelines afin de repérer rapidement les problèmes avant le passage en production. ChatGPT et Claude sont assez utiles pour aider à les mettre en place.
Sécuriser : à cette étape, l’API est testée pour détecter ses vulnérabilités. L’objectif est de s’assurer que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder à l’API et à ses données.
Déployer : lorsque toutes les vérifications réussissent, l’API est prête à être déployée. Il faut alors la rendre accessible dans différents environnements, comme ceux de développement, de staging ou de production.
Observer : après le déploiement, il est important de surveiller les performances de l’API en temps réel. Il ne faut pas seulement observer les outputs de votre modèle, mais aussi l’API elle-même et son utilisation. Les équipes peuvent ainsi repérer et corriger les problèmes comme la lenteur des réponses ou les vulnérabilités de sécurité avant qu’ils nuisent aux utilisateurs.
Distribuer : enfin, l’API est rendue facile à découvrir grâce à des catalogues d’API internes ou publics qui permettent aux consommateurs de la trouver et de l’utiliser. Cette étape ne marque toutefois pas la fin du parcours. Les API sont souvent mises à jour et améliorées selon le feedback des utilisateurs, ce qui relance leur cycle de vie. À partir de ce moment, vous possédez un produit et devez le maintenir et l’améliorer !

Avant de construire et de déployer une API, il est important de vous demander si vous en avez réellement besoin.

La décision dépend essentiellement de la portée et des besoins de votre projet. Revenons à l’analogie du pont. Une API relie différentes parties de votre système ou différentes plateformes. La vraie question est donc la suivante : avez-vous besoin de ce pont ?

Passons en revue quelques scénarios où une API s’avère très logique. Si vous construisez un produit qui doit fonctionner sur plusieurs plateformes, comme une application Web, une application mobile et peut-être même une application de bureau, et que toutes doivent accéder aux mêmes données, une API devient essentielle. Imaginez par exemple une application météo qui fonctionne sur votre téléphone, votre ordinateur et même une montre intelligente. Vous voudrez fournir les mêmes données météorologiques à tous ces appareils. L’API facilite ce partage en agissant comme un centre auquel tout se connecte.

Une API devient aussi nécessaire lorsque vous devez intégrer des services externes. Supposons que vous construisez une application de commerce électronique et devez traiter des paiements avec Stripe ou PayPal. Vous n’avez pas besoin de réinventer la roue. Il suffit de vous connecter à leur API pour que votre application puisse facilement traiter les paiements de façon sécuritaire. C’est ce que nous avons fait avec l’API de Stripe pour nos cours et notre livre numérique. Cette possibilité représente l’une des principales raisons pour lesquelles les entreprises utilisent des API. Elles vous permettent de profiter du travail déjà accompli par d’autres personnes et d’intégrer de puissantes fonctionnalités sans les reconstruire à partir de zéro. De même, vous n’avez pas besoin de réinventer GPT-4o. Vous pouvez simplement utiliser l’API d’OpenAI pour beaucoup moins cher.

Maintenant, si vous vous attendez à ce que votre projet grandisse et traite beaucoup de trafic, ou si vous voulez développer différents services qui doivent communiquer, une API vous aidera à le mettre à l’échelle. Elle est particulièrement utile dans les architectures de microservices, où différentes parties de votre application, comme la facturation, l’authentification des utilisateurs ou les notifications, fonctionnent séparément, mais doivent tout de même se parler.

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Cependant, tous les projets n’ont pas besoin d’une API. Si vous construisez seulement un site Web simple accessible sur une seule plateforme et qui n’a pas besoin de données externes ni de services cloud, ajouter une API serait peut-être excessif. Si vous créez par exemple un blogue ou un portfolio statique, vous pouvez tout gérer dans une seule base de code sans ajouter la complexité d’une API.

De même, si votre application n’a pas besoin de communiquer avec des plateformes externes ni de synchroniser des données dans le cloud, comme une simple liste de tâches qui sauvegarde ses données sur votre appareil local, vous pouvez complètement éviter l’API. Votre application fonctionnera parfaitement sans cette couche de complexité supplémentaire.

En bref, si votre projet comprend plusieurs plateformes, des services externes ou des services évolutifs, une API est indispensable. Vous devriez aussi apprendre à les utiliser si votre travail vous amène à programmer. Mais si vous construisez quelque chose de petit et simple qui n’a pas besoin de communiquer avec d’autres applications ou plateformes, vous pouvez gagner du temps et vous en passer. L’essentiel est de garder les choses aussi simples que possible pour vos besoins précis.

Lorsque vous avez décidé de construire une API, la prochaine question est de savoir où la déployer.

Vous pouvez choisir parmi plusieurs plateformes selon vos besoins et vos préférences. Examinons certaines des options les plus populaires en 2024 et les différences entre les deux principales méthodes de déploiement d’API : les déploiements serverless et non serverless.

Serverless ou non serverless

Une architecture serverless désigne un modèle d’exécution du cloud computing dans lequel le fournisseur cloud gère automatiquement l’infrastructure. Si vous ne voulez pas vous préoccuper de provisionner, de mettre à l’échelle ou de maintenir des serveurs, les plateformes serverless comme AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions sont parfaites. Elles s’adaptent automatiquement au nombre de requêtes. Les fonctions serverless sont toutefois sujettes aux démarrages à froid, qui causent des délais lorsqu’elles sont restées inactives pendant un certain temps.

À l’inverse, les architectures non serverless, ou traditionnelles, exigent que vous gériez votre propre infrastructure, que ce soit sur des serveurs physiques, des machines virtuelles ou des environnements conteneurisés. Les conteneurs, comme ceux gérés avec Docker, permettent aux applications, y compris les API, de fonctionner dans des environnements isolés et assurent leur cohérence d’un environnement de déploiement à l’autre. Ces conteneurs peuvent être orchestrés avec des outils comme Kubernetes. Les API restent alors toujours actives et évitent les problèmes de démarrage à froid, mais exigent davantage de gestion pour la mise à l’échelle et l’infrastructure.

Comparaison des plateformes

Parmi les plateformes à envisager pour déployer vos API, FastAPI représente une option intéressante. Ce framework Web très performant permet de construire des API avec Python. Réputé pour sa vitesse et sa facilité d’utilisation, FastAPI convient parfaitement aux applications qui exigent une faible latence et un débit élevé. Il fonctionne particulièrement bien dans les environnements conteneurisés non serverless et permet aux API de rester réactives sans subir les délais de démarrage à froid des fonctions serverless.

Passons maintenant aux plateformes où déployer concrètement vos API…

Les gens choisissent les trois grands noms selon leurs préférences : Amazon, Microsoft et Google.

Amazon Web Services (AWS) est l’un des principaux fournisseurs cloud pour la mise à l’échelle et l’intégration à d’autres services cloud. Comme nous l’avons vu, AWS Lambda permet de déployer des API en mode serverless. Les solutions non serverless comme AWS Fargate, conçue pour les conteneurs, conviennent mieux aux applications qui exigent une réponse en temps réel. La combinaison de FastAPI et de Fargate permet aux API de fonctionner en continu sans la latence liée aux démarrages à froid, ce qui en fait un excellent choix pour les besoins de haute performance.

Microsoft Azure propose à la fois Azure Functions pour le déploiement serverless d’API et Azure Kubernetes Service (AKS) pour les déploiements non serverless fondés sur des conteneurs. Azure Functions peut subir des démarrages à froid comme AWS Lambda, mais Azure App Service ou AKS peuvent exécuter les API en continu lorsqu’une haute performance est nécessaire.

Google Cloud Platform (GCP) est un autre service cloud populaire, reconnu pour ses capacités avancées en IA et en machine learning. Google Cloud Functions facilite le déploiement d’API serverless, mais les démarrages à froid peuvent encore poser problème aux applications sensibles à la latence. Pour les éviter, Google Kubernetes Engine (GKE) offre une solution non serverless qui garde les API constamment actives.

Pour les développeurs qui cherchent un équilibre entre la simplicité et les coûts, DigitalOcean propose également des options serverless et non serverless sous le nom **Paperspace** pour le machine learning. DigitalOcean Functions constitue sa solution serverless, tandis que DigitalOcean App Platform et les Droplets, qui sont des machines virtuelles, conviennent mieux pour éviter la latence.

Heroku est reconnu pour la simplicité du déploiement de ses applications. Cette plateforme en tant que service (PaaS) permet aux développeurs de déployer rapidement leurs API.

Pour les applications mobiles et Web qui ont besoin de bases de données en temps réel, Firebase représente une bonne option. Firebase Cloud Functions permet le déploiement serverless d’API, ce qui convient parfaitement aux applications qui doivent s’intégrer facilement aux bases de données en temps réel de Firebase. Comme les autres plateformes serverless, les fonctions Firebase peuvent toutefois subir des démarrages à froid. Si votre application est plus sensible à la latence, Firebase ne constitue peut-être pas le meilleur choix pour les API qui doivent rester constamment actives. Cette solution reste toutefois excellente pour le traitement en arrière-plan et les fonctions moins sensibles au temps.

Démarrage à froid ou démarrage à chaud : quand cette différence compte

Revenons brièvement à cette différence importante. Avec des architectures serverless comme AWS Lambda, Azure Functions ou Google Cloud Functions, les démarrages à froid surviennent après une période d’inactivité et causent un léger délai au premier appel de la fonction. Ce délai ne pose généralement aucun problème aux tâches occasionnelles en arrière-plan, mais peut nuire aux API en temps réel ou à haute performance. Pour l’éviter, de nombreux développeurs se tournent vers des solutions non serverless, ou « toujours actives », où les API sont hébergées dans des conteneurs ou sur des machines virtuelles. Elles restent ainsi prêtes à répondre instantanément, en tout temps, mais coûtent plus cher puisqu’elles fonctionnent sans arrêt.

Toutes ces plateformes offrent de solides fonctionnalités, mais votre choix dépendra de l’échelle, de la complexité et des exigences de performance de votre projet. Si vous cherchez des options serverless hautement évolutives, AWS, Azure et Google Cloud représentent d’excellents choix. J’ai personnellement utilisé AWS et GCP. Pour les applications qui exigent une latence minimale et une haute performance, FastAPI dans un environnement conteneurisé non serverless pourrait mieux convenir. Sinon, un déploiement serverless rapide peut être parfait pour une preuve de concept ou une première version et réduire considérablement les coûts.

En fin de compte, il n’existe aucune solution universelle pour déployer votre API. Le bon choix dépend de facteurs comme la mise à l’échelle, le budget et les besoins précis de votre projet.

Construire, déployer et gérer une API représente une étape essentielle pour mettre les produits à l’échelle, connecter les systèmes et permettre à tous les éléments de communiquer sans friction. Il faut toutefois déterminer si votre projet a réellement besoin d’une API. Cette compétence est pertinente, mais la plus importante consiste à savoir quels outils utiliser et quand les utiliser. Une API est indispensable si vous travaillez sur plusieurs plateformes ou devez intégrer des services externes. Mais si votre projet est petit et n’a pas besoin d’interagir avec d’autres systèmes, vous pouvez parfaitement garder les choses simples.

Lorsque vous avez déterminé que vous avez besoin d’une API, de nombreuses plateformes permettent de la déployer et répondent chacune à des besoins différents, qu’il s’agisse d’AWS pour les services évolutifs ou de Firebase pour le développement mobile. Comprendre vos options vous aidera à choisir celle qui correspond le mieux aux objectifs de votre projet.

Nous abordons les API beaucoup plus en profondeur dans notre cours sur le RAG, où nous les utilisons et les créons à travers des exemples pratiques.

Merci d’avoir lu l’article jusqu’au bout. J’espère qu’il vous a été utile !

Sources

FAQ

Pourquoi les ingénieurs en IA ont-ils besoin d’API ?

Les API permettent aux modèles, aux applications, aux bases de données et aux utilisateurs de communiquer par une interface stable plutôt que par des scripts ponctuels.

Qu’est-ce qui compte lors du déploiement d’une API d’IA ?

Les vérifications importantes concernent la latence, la fiabilité, les coûts, la sécurité, la surveillance, la mise à l’échelle et la clarté de la gestion des erreurs par l’API.

Quelle est l’erreur courante de déploiement ?

L’erreur consiste à traiter le déploiement comme la dernière étape de téléversement. Le travail en production commence lorsque de vrais utilisateurs et de vraies défaillances atteignent l’API.

Quand le déploiement serverless d’une API convient-il ?

Le serverless convient au trafic variable lorsque la mise à l’échelle automatique compte davantage que l’élimination de chaque démarrage à froid.

Pourquoi définir le contrat d’une API avant son déploiement ?

Des formats d’input, des schémas d’output, des noms et des erreurs clairs empêchent les clients et les modèles de mal se comprendre sans le signaler.

Quand peut-on éviter de construire une API ?

Si une petite application fonctionne localement et n’a pas besoin de servir d’autres plateformes ou des utilisateurs externes, le code direct peut être plus simple.

Meilleures pratiques pour construire et déployer des API évolutives en 2025