Comment Choisir sa Base Vectorielle ?

Méthodologie de sélection

Les 5 étapes d'une sélection réussie

La sélection d'une base vectorielle doit suivre un processus structuré pour éviter les erreurs coûteuses. Voici les 5 étapes essentielles :

1. Analyse des besoins (2-3 jours) : Quantifier précisément les volumes de données (nombre de vecteurs, dimensionnalité), les exigences de performance (QPS, latence P95/P99), et les contraintes métier (budget, compétences, conformité).
2. Présélection (1 semaine) : Sur base de critères éliminatoires, réduire l'univers des 20+ solutions à un shortlist de 3-4 candidats. Critères typiques : hébergement (cloud/on-premise), budget max, support de l'écosystème existant.
3. Évaluation comparative (2-3 semaines) : Comparer les solutions shortlistées sur une grille multicritères pondérée (performance, fonctionnalités, coût, maturité). Intégrer de la documentation, des démos, et des échanges avec les éditeurs.
4. POC (Proof of Concept) (2-4 semaines) : Tester les 2 finalistes avec vos données réelles et cas d'usage spécifiques. Mesurer des KPIs précis et documentés.
5. Décision et planification (1 semaine) : Valider le choix final, négocier les contrats, établir un plan de migration et une stratégie de sortie.

Définir ses besoins : questions clés à se poser

Avant toute comparaison technique, répondez précisément à ces 15 questions structurantes :

Volume et scalabilité

• Combien de vecteurs au lancement ? Dans 1 an ? Dans 3 ans ? (ordre de grandeur : 100K, 1M, 10M, 100M+)
• Quelle dimensionnalité ? (128, 384, 768, 1536 dimensions)
• Quel taux de croissance mensuel anticipé ? (insertion rate)
• Quelle volumétrie de métadonnées par vecteur ? (bytes, KB)

Performance

• Quel QPS (queries per second) cible en production ? (10, 100, 1000+)
• Quelle latence acceptable ? (P95 < 50ms, P99 < 100ms typique pour un chatbot RAG)
• Quel recall minimum acceptable ? (95%, 98%, 99.5%)

Fonctionnalités

• Besoin de filtrage sur métadonnées ? (essentiel pour multi-tenancy)
• Hybrid search (vecteur + full-text) requis ?
• Support multi-modal (texte, image, audio) nécessaire ?
• Besoin de collections multiples ou d'isolation tenant ?

Infrastructure et opérations

• Cloud managed (simplicité) ou self-hosted (contrôle/coût) ?
• Contraintes de localisation des données (RGPD, souveraineté) ?
• Compétences internes disponibles (DevOps Kubernetes, expertise bas-niveau) ?
• Budget mensuel cloud ou infrastructure on-premise disponible ?

Impliquer les bonnes parties prenantes

Le choix d'une base vectorielle impacte plusieurs équipes. Une décision unilatérale de l'équipe Data Science mène souvent à des blocages en production. Voici les parties prenantes à impliquer :

Timeline réaliste pour le processus de sélection

Prévoir suffisamment de temps évite les décisions précipitées. Voici une timeline type pour différents contextes projet :

Critères techniques essentiels

Performance et latence

La performance est le critère le plus visible mais pas toujours le plus important. Il faut distinguer plusieurs dimensions :

Latence de recherche

• P50 (médiane) : Peu représentative, souvent 10-20ms pour toutes les solutions modernes
• P95 : Métrique clé pour l'UX - devrait être < 50ms pour un chatbot, < 100ms pour une recommandation
• P99 : Critique pour éviter les timeouts - typiquement 2-3x le P95

Les latences dépendent fortement de :

• Volume de vecteurs : 10ms @ 1M vecteurs vs 50ms @ 100M (avec HNSW)
• Paramètres d'index : Tradeoff recall vs latence (ef_search pour HNSW)
• Infrastructure : SSD vs RAM, CPU/GPU, localisation géographique
• Dimensionnalité : 384 dimensions = 2x plus rapide que 1536

Throughput (QPS)

Capacité à gérer des requêtes concurrentes. Benchmarks typiques (setup standard 4 CPU, 16GB RAM) :

• Qdrant : 1000-2000 QPS @ 1M vecteurs (dim 384)
• Milvus : 1500-3000 QPS @ 10M vecteurs avec GPU
• Weaviate : 800-1500 QPS @ 1M vecteurs
• Pinecone : 500-1000 QPS (plan standard, limite API)

Scalabilité (volume de données et QPS)

La scalabilité détermine si la solution tiendra dans 2-3 ans. Deux axes critiques :

Scalabilité verticale (scale-up)

Capacité à gérer plus de données sur une instance unique :

• FAISS : Excellent jusqu'à 10-50M vecteurs en RAM, limite CPU single-threaded pour certaines opérations
• Qdrant : 100M+ vecteurs possibles avec quantization et mmap, linear scaling avec CPU cores
• Weaviate : 50-100M vecteurs par nœud, mémoire et disque optimisés

Scalabilité horizontale (scale-out)

Capacité à distribuer sur plusieurs nœuds :

• Milvus : Architecture distribuée native, sharding automatique, 10B+ vecteurs démontrés
• Pinecone : Serverless avec scaling automatique, abstraction complète de l'infra
• Elasticsearch : Sharding éprouvé mais index vectoriel moins optimisé que solutions dédiées

Précision et qualité des résultats

La précision (recall) mesure le pourcentage de vrais voisins retournés. C'est le compromis fondamental avec la performance :

Métriques de précision

• Recall@10 : Sur les 10 résultats retournés, combien sont dans les vrais 10 plus proches ? (standard : 98%+)
• Recall@100 : Pertinent pour des systèmes de réranking (standard : 95%+)
• Latence vs Recall : Tuning de ef_search (HNSW) : valeurs basses = rapide mais moins précis

Impact business :

• RAG chatbot : Recall 95% peut suffire si réranking LLM, mais < 90% dégrade significativement les réponses
• Recommandation e-commerce : 98%+ crucial pour maximiser le taux de clic (1% recall = millions $ revenue)
• Recherche d'images : Utilisateur tolère mieux 95% si interface visuelle permet affinage

Fonctionnalités d'indexation

Le type d'index disponible détermine les tradeoffs performance/précision. Voici les principaux :

HNSW (Hierarchical Navigable Small World)

Le standard actuel pour la plupart des cas d'usage :

• Avantages : Excellent recall (99%+), latences très prévisibles, supportu par quasi toutes les solutions
• Inconvénients : Gourmand en mémoire (2-3x la taille des vecteurs), updates coûteux à très grande échelle
• Quand l'utiliser : Default choice pour 1M-100M vecteurs, priorité à la précision

IVF (Inverted File Index)

• Avantages : Très scalable (100M+), faible empreinte mémoire avec quantization
• Inconvénients : Recall inférieur (95-98%), nécessite training sur dataset représentatif
• Quand l'utiliser : Très gros volumes (100M+), budgets mémoire contraints, recall 95-97% acceptable

DiskANN / Vamana

• Avantages : Index sur SSD au lieu de RAM, coûts réduits, bon recall
• Inconvénients : Latences plus élevées (100-300ms), moins mature
• Support : Milvus (2024+), solutions propriétaires

Capacités de filtrage et métadonnées

Le filtrage sur métadonnées est essentiel pour la plupart des applications réelles mais souvent sous-estimé. Cas d'usage typiques :

• Multi-tenancy : Filtrer par user_id ou organization_id (SaaS)
• Filtres temporels : Documents publiés après une date (created_at > '2024-01-01')
• Attributs métier : Produits en stock, articles d'une catégorie, documents dans une langue
• Permissions : Restreindre les résultats selon droits d'accès utilisateur

Types de filtrage supportés

Support multi-modal et hybride

Les applications modernes combinent souvent plusieurs modalités (texte, image, audio) et types de recherche (vectorielle + mot-clé).

Hybrid Search (vecteur + full-text)

Combine similarité sémantique et correspondance exacte de termes. Essentiel pour :

• Recherche de noms propres, SKUs, identifiants techniques
• Améliorer le recall sur requêtes courtes ou spécifiques
• Combiner "intent" (vecteur) et "precision" (mot-clé)

Support par solution :

• Weaviate : Excellent - BM25 + vecteur avec alpha blending natif
• Qdrant : Bon - Support full-text depuis v1.7 (2024), fusion des scores
• Elasticsearch : Excellent - Dense vectors + inverted index historique
• Milvus : Limité - Nécessite intégration externe (Milvus + ES typiquement)
• Pinecone : Aucun - Nécessite système de fusion externe

Multi-modalité (texte, image, audio)

Toutes les bases vectorielles stockent des vecteurs de manière agnostique. La différence est dans les modules de vectorisation intégrés :

• Weaviate : Modules CLIP, ResNet, transformers via modules (text2vec, img2vec)
• Milvus/Qdrant/Pinecone : Apportez vos propres embeddings (BYOE) - flexibilité maximale mais plus de code

Critères business et organisationnels

Coût total de possession (TCO)

Le coût va bien au-delà de la facture mensuelle. Analyse TCO sur 3 ans pour un projet type (5M vecteurs, 768 dim, 100 QPS) :

Scénario 1 : Cloud Managed (ex: Pinecone)

• Abonnement : $70-200/mois selon plan = $2,500-7,200 / 3 ans
• Trafic/stockage : Généralement inclus dans les tiers, surcharges possibles = $0-2,000 / 3 ans
• Support : Inclus (community) à enterprise (5-10% ARR) = $0-2,000 / 3 ans
• Temps ingenierie : Setup (2 jours), maintenance (0.1 FTE) = $15,000 / 3 ans
• TCO total : $17,500 - 26,000

Scénario 2 : Self-hosted Cloud (ex: Qdrant sur AWS)

• Infrastructure : EC2 m5.2xlarge (8vCPU, 32GB) = $250/mois = $9,000 / 3 ans
• Stockage : 200GB SSD EBS = $20/mois = $720 / 3 ans
• Backup & monitoring : CloudWatch, snapshots = $30/mois = $1,080 / 3 ans
• Temps ingenierie : Setup (1 semaine), maintenance (0.3 FTE) = $45,000 / 3 ans
• TCO total : $55,800

Scénario 3 : Self-hosted On-Premise (ex: Milvus)

• Matériel : Serveur amorti = $5,000 / 3 ans
• Licence Kubernetes : Si entreprise avec support = $2,000-5,000 / 3 ans
• Temps ingenierie : Setup (3 semaines), maintenance (0.5 FTE) = $75,000 / 3 ans
• TCO total : $82,000 - 85,000

Compétences requises et courbe d'apprentissage

Les compétences nécessaires varient considérablement selon la solution. Évaluez honnêtement votre équipe :

Maturité de la solution

La maturité impacte directement le risque projet. Indicateurs à vérifier :

• Ancienneté : Solutions < 2 ans = risque élevé de breaking changes, pivots
• Version : Pre-1.0 = instabilité API attendue, > 2.0 = maturité acceptable
• Production deployments : Cas d'usage publics documentés, scale prouvé
• Funding/viabilité : Projet open-source avec sponsor entreprise ou startup financée
• Compatibilité ascendante : Politique de versioning claire, migrations documentées

Écosystème et communauté

Une communauté active facilite le troubleshooting et accélère le développement. Indicateurs :

Activité GitHub (estimations 2025)

• FAISS : 28K+ stars, 400+ contributors, très actif
• Milvus : 27K+ stars, 300+ contributors, releases mensuelles
• Weaviate : 10K+ stars, 150+ contributors, très actif
• Qdrant : 18K+ stars, 100+ contributors, croissance rapide
• pgvector : 11K+ stars, 50+ contributors, actif

Intégrations et connecteurs

Support et SLA

Le niveau de support dépend de la criticité de votre application. Options typiques :

Solutions managed (Pinecone, Qdrant Cloud, Weaviate Cloud)

• Tier gratuit/starter : Support community (forums, Discord), pas de SLA
• Tier standard : Support email 48-72h, uptime 99.5%, $100-500/mois
• Tier enterprise : Support 24/7, SLA 99.9-99.95%, account manager, $1000+/mois

Solutions open-source self-hosted

• Community edition : Support GitHub/forums uniquement, gratuit
• Commercial support : Contrats avec éditeur (Zilliz pour Milvus, etc.), $10K-100K+/an selon scale
• Consulting partners : Integrateurs avec expertise (variable)

Points à négocier dans les SLA

• Uptime : 99.5% = 3.6h downtime/mois, 99.9% = 43min/mois, 99.95% = 22min/mois
• Temps de réponse : Incident critique (P0) : < 1h, majeur (P1) : < 4h, mineur : < 24h
• Performance garanties : P95 latency < X ms (attention aux clauses d'exclusion)
• Data loss : RPO (Recovery Point Objective) : typiquement < 1h avec snapshots
• Pénalités : Crédits en cas de non-respect (généralement 10-50% MRR)

Conformité et sécurité

Crucial pour les secteurs réglementés (santé, finance, gouvernement). Checklist essentielle :

Certifications et conformité

• SOC 2 Type II : Standard pour SaaS B2B (Pinecone, Weaviate Cloud, Qdrant Cloud l'ont)
• ISO 27001 : Gestion sécurité de l'information
• GDPR/RGPD : Localisation données EU, DPA (Data Processing Agreement)
• HIPAA : Si données santé US (rare pour bases vectorielles, nécessite BAA)
• ISO 42001 (AI) : Nouvelle norme IA (2024+), encore peu adoptée

Fonctionnalités de sécurité

Grille d'évaluation et scoring

Matrice de pondération des critères

Tous les critères ne sont pas également importants. Pondérez selon votre contexte :

Méthode : Ajustez ces pondérations à votre situation, puis notez chaque solution de 1-10 sur chaque critère. Score final = somme des (note × pondération).

Modèle de scoring quantitatif

Exemple de grille de scoring pour un projet PME (RAG chatbot, 5M documents, 100 QPS cible) :

Dans cet exemple, Qdrant Cloud arrive en tête grâce à son excellent rapport performance/coût/simplicité.

Template de comparaison téléchargeable

Utilisez ce framework structuré pour votre propre évaluation :

Points clés à documenter dans chaque cellule :

• Justification de la note : "8/10 car latence P95 de 35ms mesurée sur POC vs 50ms requis"
• Source : Documentation officielle, benchmark interne, demo, retour utilisateur
• Date : Les solutions évoluent rapidement, dater vos évaluations
• Risques associés : Ex: "Qdrant clustering pas encore GA, risque si besoin scale > 100M vecteurs"

Exemple d'évaluation comparative

Cas réel anonymisé : Fintech européenne, chatbot RAG sur documentation réglementaire

Contexte

• 3M documents (15M chunks après découpage), dim 768 (multilingual-e5-large)
• 200 utilisateurs internes, 50 QPS pointe
• Exigences : latence P95 < 100ms, RGPD strict (données EU uniquement), budget $500/mois max
• Stack existant : Python, AWS EU-West-1, Kubernetes

Shortlist initiale

3 candidats : Pinecone, Qdrant (cloud + self-hosted), Weaviate Cloud

Élimination Pinecone

Pinecone Standard EU = $800/mois pour 15M vecteurs (dépassement budget). Pinecone Starter = 100K vecteurs max (insuffisant).

POC : Qdrant Cloud vs Weaviate Cloud vs Qdrant self-hosted

Décision finale : Qdrant Cloud

Rationale :

• Budget respecté ($380 vs $500 max)
• Performance excellente (P95 45ms < 100ms requis)
• Time-to-production rapide (2 jours vs 1 semaine self-hosted)
• Maintenance zéro vs 0.2 FTE DevOps estimé pour self-hosted
• Hébergement EU garantie (RGPD compliant)

Plan de migration future : Si croissance > 50M vecteurs ou budget infra > $1000/mois, réévaluer Qdrant self-hosted sur réservé instances pour optimiser TCO.

Recommandations par scénario

Startup en phase MVP

Contexte : Ressources limitées, besoin de valider product-market fit rapidement, budget < $500/mois, équipe tech 2-5 personnes.

Recommandation : Pinecone Starter ou Qdrant Cloud

• Pinecone Starter : Gratuit jusqu'à 100K vecteurs, idéal pour POC/MVP. Upgrade facile vers Standard quand product-market fit validé.
• Qdrant Cloud : Free tier 1GB (~ 330K vecteurs dim 768), puis $25/mois pour 4GB. Meilleur rapport qualité/prix pour MVP avec croissance modérée.

À éviter :

• Milvus distribué : Complexité opérationnelle excessive, 2-3 semaines de setup vs 2 jours pour managed
• FAISS : Nécessite implémentation infra (API, persistance, scaling) = 2-4 semaines de développement

PME avec application en production

Contexte : Application stable avec utilisateurs payants, 1-50M vecteurs, budget $500-2000/mois, équipe 5-20 personnes avec 1-2 DevOps.

Recommandation : Qdrant Cloud ou Weaviate Cloud

• Qdrant Cloud : Excellent compromis performance/prix. $380/mois pour 15M vecteurs (2x4GB cluster), latences 20-50ms, filtrage avancé. Scaling vertical facile.
• Weaviate Cloud : Si besoin hybrid search (vecteur + BM25) natif ou modules de vectorisation intégrés. $520/mois pour volumes similaires.

Alternative self-hosted si compétences DevOps :

• Qdrant sur Kubernetes : TCO ~ $250/mois infra + 0.2 FTE maintenance. Rentable si > 20M vecteurs ou exigences souveraineté données.
• pgvector (PostgreSQL) : Si volume < 5M vecteurs ET stack existant PostgreSQL. Avantage : réutilisation compétences, transactions ACID. Limite : performances inférieures à grande échelle.

À éviter :

• Pinecone : Souvent plus cher à cette échelle ($800-1200/mois pour 15-30M vecteurs) sans bénéfice fonctionnel majeur
• Solutions exotiques : Éviter solutions avec < 5K GitHub stars ou < 2 ans d'existence (risque discontinuité)

Grande entreprise avec contraintes réglementaires

Contexte : 50M+ vecteurs, exigences conformité (RGPD, SOC2, ISO), SLA > 99.9%, multi-régions, budget $5K-50K/mois.

Recommandation : Architecture hybride ou Enterprise tier

Option 1 : Pinecone ou Weaviate Enterprise

• Avantages : SLA 99.95%, support 24/7, certifications complètes (SOC2, ISO), RBAC, audit logs, dedicated instances
• Coût : $3K-10K/mois selon volume et SLA
• Quand : Budget disponible, priorité à la simplicité opérationnelle, confiance dans vendor long-terme

Option 2 : Milvus self-hosted distribué

• Avantages : Contrôle total, localisation données maîtrisée, scalabilité > 100M+ vecteurs, pas de vendor lock-in
• Coût : Infrastructure $2-5K/mois + 1-2 FTE DevOps/SRE = $15-25K/mois TCO
• Quand : Compétences Kubernetes avancées, exigence souveraineté absolue, volumes massifs (> 100M vecteurs)

Option 3 : Elasticsearch avec dense vectors

• Avantages : Si stack Elastic existant (logs, APM), réutilisation compétences et infra, hybrid search natif
• Inconvénients : Performances vectorielles inférieures aux solutions dédiées, coût élevé (Elastic Cloud Enterprise)
• Quand : Investissement Elastic existant, besoin unification logging + recherche vectorielle

Projet RAG pour chatbot

Exigences typiques : Latence P95 < 100ms (UX conversationnelle), recall > 95% (qualité réponses), filtrage multi-tenant, hybrid search utile.

Top 3 solutions pour RAG :

1. Qdrant (score 9.5/10)
   • Latences excellentes (20-50ms P95), filtrage puissant pour multi-tenancy
   • Intégration native LangChain, LlamaIndex, Haystack
   • Hybrid search depuis v1.7 (2024)
   • Prix compétitif : $25-380/mois selon volume
2. Weaviate (score 9/10)
   • Hybrid search (BM25 + vector) natif et mature
   • Modules de vectorisation intégrés (OpenAI, Cohere, HuggingFace)
   • GraphQL API intuitive pour requêtes complexes
   • Coût : $70-520/mois
3. Pinecone (score 8.5/10)
   • Intégration LangChain la plus mature du marché
   • Scaling automatique, zéro maintenance
   • Pas de hybrid search natif (nécessite fusion externe)
   • Coût : $70-800/mois

Pattern d'architecture RAG recommandé :

User Query
    ↓
[Embedding Model] (text-embedding-3-large, e5-large)
    ↓
[Vector DB] Query avec filtres (user_id, date_range)
    ↓
[Reranking] (optionnel : Cohere rerank, cross-encoder)
    ↓
[LLM] (GPT-4, Claude) avec contexte enrichi
    ↓
Response

Moteur de recommandation e-commerce

Exigences typiques : Très haute disponibilité (99.95%+), latence P99 < 150ms (impact revenue direct), QPS élevé (1K-10K), filtrage complexe (stock, prix, catégorie).

Recommandation : Architecture tiered

Tier 1 : Recommandations temps-réel (< 100ms)

• Solution : Redis avec RediSearch + VSS (Vector Similarity Search)
• Latence ultra-faible (< 10ms P99 en mémoire)
• Stockage des produits "hot" (20% produits = 80% trafic)
• Limitations : < 10M vecteurs pratique, coût mémoire élevé

Tier 2 : Catalogue complet (< 300ms acceptable)

• Solution : Milvus ou Qdrant
• 50-500M produits (vecteurs issus d'image embeddings + texte)
• Filtrage complexe : price BETWEEN X AND Y AND stock > 0 AND category IN [...]
• Fallback si cache miss Tier 1

Comparatif solutions e-commerce

Recherche multimédia (images, vidéos)

Exigences typiques : Haute dimensionnalité (CLIP : 512-768 dim, DINO : 384-768), volumes massifs (millions d'images), recherche cross-modale (texte → image).

Top 3 solutions multimédia :

1. Milvus (score 9.5/10)
   • GPU indexes (IVF_PQ_GPU) pour embeddings image haute-dim : 3-5x plus rapide
   • Scalabilité prouvée : 1B+ images chez Shutterstock, Vimeo
   • Support natif quantization (PQ, SQ) : réduction mémoire 10-50x
   • Coût : Self-hosted, $2-10K/mois infra selon scale
2. Qdrant (score 8.5/10)
   • Excellentes performances CPU (SIMD optimizations)
   • Quantization scalar et product efficace
   • Limite : 50-100M images par node (OK pour PME, limite pour très grande échelle)
   • Coût : Cloud $380-2000/mois ou self-hosted $500-2000/mois
3. Weaviate (score 8/10)
   • Modules img2vec (ResNet, CLIP) intégrés : simplicité développement
   • Hybrid search : combiner attributs texte (titre, tags) + similarité visuelle
   • Scalabilité : 50-100M images, sharding horizontal possible
   • Coût : Cloud $520-3000/mois

Considérations techniques multimédia

• Modèle d'embedding :
  • CLIP (OpenAI, 512 dim) : Excellent pour cross-modal texte-image
  • DINO v2 (Meta, 768 dim) : Meilleur pour similarité visuelle pure
  • ImageBind (Meta) : Multi-modal (image, texte, audio, vidéo)
• Pré-processing : Réduire dimensionnalité (PCA 768 → 384) peut diviser les coûts par 2 avec perte minime de recall (1-2%)
• Vidéo : Extraire frames (1 FPS), générer embeddings par frame, stocker avec timestamp. Recherche = similarité sur frames puis agrégation vidéo-level

Concevoir un POC efficace

Objectifs et métriques de succès

Un POC sans métriques objectives mène à des décisions subjectives. Définir AVANT le POC :

Métriques techniques (must-have)

• Latence : P50, P95, P99 (ms) - mesurer sur 10K+ requêtes représentatives
• Recall@K : Précision des résultats (K = 10 ou 100 selon use case) - comparer vs ground truth
• Throughput : QPS soutenable sans dégradation latence
• Temps d'indexation : Pour X vecteurs (important si mises à jour fréquentes)

Métriques opérationnelles (important)

• Setup time : Temps réel pour environnement fonctionnel (heures à jours)
• Coût infra : Pour supporter volume/QPS cible ($/mois)
• Complexité maintenance : Subjectif mais à scorer (1-10) par l'équipe
• Debugging time : Temps moyen résolution d'un bug/incident durant POC

Critères de validation (go/no-go)

Exemple pour chatbot RAG :

• ✓ P95 latency < 100ms : Obligatoire
• ✓ Recall@10 > 95% : Obligatoire
• ✓ Coût < $500/mois pour 5M vecteurs : Obligatoire
• ✓ Setup en < 1 semaine : Souhaitable
• ✓ Support filtrage multi-tenant : Souhaitable

Règle : Toute solution échouant un critère "Obligatoire" est éliminée, même si excellente ailleurs.

Dataset représentatif

Tester avec des données synthétiques ou non-représentatives invalide le POC. Bonnes pratiques :

Taille du dataset POC

• Minimum viable : 10-20% du volume production prévu (ex: 1M vecteurs si target 5-10M)
• Idéal : 50-100% du volume si techniquement faisable dans timeframe POC
• Attention : Certaines solutions se comportent différemment à 10M vs 1M (HNSW ef_construction, fragmentation mémoire)

Distribution et caractéristiques

• Données réelles anonymisées : Toujours préférable aux données synthétiques
• Distribution temporelle : Si données datées, inclure distribution réaliste (ex: 70% dernière année, 30% historique)
• Métadonnées : Cardinalités réalistes (ex: si 10K users, ne pas tester avec 10 users)
• Outliers : Inclure vecteurs at atypiques pour tester robustesse

Query set pour benchmarking

• 100-1000 requêtes issues de logs production (si existant) ou simulées par PMs
• Ground truth : Pour 50-100 requêtes, établir manuellement les "vrais" top-10 résultats (mesure recall)
• Distribution réaliste : 60% requêtes typiques, 30% edge cases, 10% adversarial (tests robustesse)

Scénarios de test à couvrir

Un POC complet teste les scénarios nominaux ET les cas dégradés. Checklist minimale :

Tests fonctionnels

1. Recherche basique : Query vecteur → top-K résultats, mesurer latence et recall
2. Filtrage métadonnées : Recherche avec filtres (1, 2, 3+ conditions), mesurer impact sur latence
3. Insertions concurrentes : Ajouter 10K-100K vecteurs pendant requêtes actives, vérifier dégradation
4. Updates et deletes : Modifier/supprimer 10% du dataset, vérifier cohérence résultats
5. Batch queries : 100+ requêtes simultanées, mesurer throughput et latence P99

Tests de résilience

1. Restart à froid : Redémarrer le service, mesurer temps de chargement et première query
2. Saturation mémoire : Augmenter volume jusqu'à limite, observer comportement (OOM, degradation gracieuse ?)
3. Latence réseau : Simuler 50-200ms latence réseau, mesurer impact (important pour cloud multi-region)
4. Failure recovery : Si distributed : tuer un node, vérifier failover et perte de données

Tests opérationnels

1. Monitoring : Vérifier disponibilité et qualité des métriques (latence, QPS, mémoire, CPU)
2. Backup & restore : Sauvegarder dataset, restaurer, vérifier intégrité (temps, complétude)
3. Scaling vertical : Doubler la RAM/CPU, mesurer amélioration performance (linéaire ?)
4. Logs et debugging : Générer une erreur, évaluer facilité de diagnostic

Durée optimale et ressources nécessaires

Un POC trop court est superficiel, trop long consomme inutilement des ressources. Recommandations :

Durée par type de projet

• MVP/Startup : 3-5 jours (1 solution finaliste uniquement, focus speed)
• PME : 2 semaines (2 solutions, tests comparatifs approfondis)
• Enterprise : 4 semaines (2 solutions, tests sécurité, résilience, conformité)

Ressources humaines

Infrastructure

• Cloud managed : Budget $100-500 pour 2-4 semaines POC (tier payant pour tests réalistes)
• Self-hosted : Instances cloud dédiées POC : $200-800 selon specs (ne pas polluer production)
• Data storage : S3/GCS pour datasets et backups : $50-100
• Monitoring : Grafana Cloud free tier ou CloudWatch : $0-50

Documenter et analyser les résultats

La documentation est clé pour justifier la décision et faciliter l'implémentation. Template de rapport POC :

1. Executive Summary (1 page)

• Recommandation finale avec justification (3 bullet points)
• Tableau scores finaux des solutions testées
• Prochaines étapes et timeline implementation

2. Méthodologie (1-2 pages)

• Critères évaluation et pondérations
• Dataset utilisé (taille, caractéristiques)
• Infrastructure POC (specs, coûts)
• Limitations et biais du POC

3. Résultats détaillés par solution (2-3 pages chacune)

• Performance : Graphes latence (P50/P95/P99), throughput, recall
• Fonctionnalités : Matrice support features testées
• Opérabilité : Setup time, complexité (score subjectif), incidents rencontrés
• Coûts : TCO projeté sur 3 ans
• Forces et faiblesses : Liste 3-5 points chacun

4. Analyse comparative (1-2 pages)

• Tableau synthétique multi-critères avec scoring
• Trade-offs identifiés
• Analyse de sensibilité : "Si volume 10x, que se passe-t-il ?"

5. Risques et mitigations (1 page)

• Risques techniques (performance, scalabilité, bugs)
• Risques business (vendor lock-in, coûts cachés, pérennité solution)
• Plan de mitigation pour chaque risque identifié

6. Recommandation et roadmap (1 page)

• Solution recommandée avec justification étayée
• Plan d'implémentation (phases, timeline, ressources)
• Critères de réévaluation future ("revoir dans 18 mois si volume > X")

Annexes

• Scripts et code POC (GitHub repo)
• Logs et screenshots
• Benchmarks bruts (CSV/Excel)
• Contacts vendors et support tickets

Erreurs courantes à éviter

Se focaliser uniquement sur la performance

L'erreur n°1 : choisir la solution la plus rapide sans considérer le contexte global. Conséquences réelles :

• Cas vécu : Startup choisit solution A (P95 : 20ms) vs solution B (P95 : 35ms). Après 6 mois : solution A manque de features critiques (filtrage avancé), migration vers B = 3 mois perdus + refonte archi.
• Réalité : Pour un chatbot, 35ms vs 20ms de latence backend est imperceptible utilisateur (LLM generation = 2-5s domine). Optimiser les 15ms inutile si fonctionnalités manquantes bloquent product roadmap.

Quand la performance est critique vs secondaire :

Sous-estimer les coûts opérationnels

"C'est open-source donc gratuit" est le piège le plus coûteux. TCO réel dépasse largement la facture cloud.

Coûts cachés typiques (self-hosted)

• Setup initial : 1-3 semaines × taux horaire = $10K-30K (Milvus distribué)
• Maintenance continue : 0.2-0.5 FTE DevOps/SRE = $30K-75K/an
• Incidents production : 2-5 incidents/an × 4-8h × 3 personnes = $10K-20K/an
• Upgrades majeurs : 2-3 jours tous les 6-12 mois = $5K-10K/an
• Monitoring et observabilité : Datadog, Grafana Cloud, PagerDuty = $200-500/mois
• Backup et disaster recovery : Stockage + tests = $100-300/mois

Exemple calcul TCO 3 ans (5M vecteurs) :

• Qdrant Cloud : $380/mois × 36 = $13,680 + $5K setup = $18,680 total
• Qdrant self-hosted :
  • Infra : $200/mois × 36 = $7,200
  • Setup : $10K
  • Maintenance : 0.3 FTE × 3 ans = $135K
  • Incidents & upgrades : $15K/an × 3 = $45K
  • Monitoring : $300/mois × 36 = $10,800
  • Total : $208K (11x plus cher !)

Ignorer la roadmap produit

Choisir sur l'état actuel sans anticiper l'évolution = blocker technique dans 12-18 mois.

Questions roadmap essentielles

• Fonctionnalités futures : Quelles features dans les 6-12 prochains mois ? (hybrid search, multi-tenancy, GPU support)
• Feuille de route publique : La solution publie-t-elle une roadmap transparente ? (Qdrant, Weaviate oui ; Pinecone propriétaire opaque)
• Fréquence releases : Combien de releases majeures/an ? Rythme sain = 4-6/an (trop lent = stagnation, trop rapide = instabilité)
• Breaking changes : Historique de compatibilité ascendante ? (Milvus 1.x → 2.x = migration majeure)

Signaux d'alarme

• ⚠️ Feature critique "in roadmap" depuis > 12 mois sans progrès visible
• ⚠️ Dernier release majeur > 9 mois (sauf solutions très matures comme FAISS)
• ⚠️ GitHub issues critiques ouvertes > 6 mois sans réponse maintainer
• ⚠️ Pivot business model (ex: passage brutal open-source → propriétaire)

Cas réel

Entreprise choisit solution X en 2022 car "suffisante pour nos besoins". 2024 : besoin hybrid search critique pour product evolution. Solution X annonce feature "roadmap 2025". Décision : attendre 12+ mois ou migrer (3 mois projet). Coût opportunité : 15 mois retard product.

Négliger l'intégration avec l'écosystème existant

La meilleure solution isolée peut être le mauvais choix dans votre contexte technique.

Points d'intégration à vérifier

• Stack langage : SDKs disponibles ? (Python, TypeScript, Go, Java selon votre équipe)
• Frameworks ML : LangChain, LlamaIndex, Haystack - qualité intégration
• Infrastructure existante :
  • Si Kubernetes déjà : Helm charts officiels ? Opérateurs ?
  • Si AWS : Available sur AWS Marketplace ? Support EKS, ECS ?
  • Si GCP/Azure : Integrations natives ?
• Monitoring : Export Prometheus metrics ? OpenTelemetry ? CloudWatch ?
• CI/CD : Automatisation déploiement, IaC (Terraform modules disponibles ?)
• Sécurité : SSO, LDAP/AD integration, Key management (AWS KMS, etc.)

Exemples d'inadaptation

• Cas 1 : Équipe 100% .NET, solution choisie n'a que SDK Python = besoin développer wrapper custom (2-4 semaines)
• Cas 2 : Entreprise all-in Azure, solution uniquement optimisée AWS = latences réseau élevées, coûts egress
• Cas 3 : Stack monitoring Datadog, solution exporte uniquement Prometheus = besoin proxy/bridge custom

Checklist compatibilité

Choisir trop tôt (ou trop tard)

Le timing de la décision est critique. Deux erreurs opposées :

Erreur 1 : Décision prématurée (trop tôt)

Symptômes :

• Choisir une base vectorielle avant de valider que les embeddings fonctionnent
• Committer sur une solution avant d'avoir des volumetries réalistes
• Sélectionner en phase POC/R&D quand product-market fit incertain

Conséquences :

• Over-engineering : infrastructure pour 100M vecteurs alors que MVP n'en a que 10K
• Coûts inutiles : payer entreprise tier alors qu'on itère encore sur le concept
• Lock-in prématuré : migration difficile si pivot produit

Quand choisir : Après validation que (1) embeddings donnent résultats pertinents, (2) volumetries estimées (ordre de grandeur), (3) use case validé par early users.

Erreur 2 : Procédure para paralysante (trop tard)

Symptômes :

• Analysis paralysis : 6+ mois d'évaluation, réévaluation, comités de décision
• Temporisation : "Attendons la prochaine release de X avant de décider"
• Perfectionnisme : "Besoin de tester 8 solutions avant de choisir"

Conséquences :

• Opportunité manquée : compétiteurs lancent pendant qu'on évalue
• Coût d'opportunité : équipe bloquée sur POCs plutôt que valeur business
• Obsolète : comparaisons faites en janvier deviennent caduques en juin (releases, pricing)

Quand décider : Dès que (1) shortlist de 2-3 solutions viables, (2) POC de 2-4 semaines sur finalistes, (3) consensus stakeholders sur scoring. Ne pas attendre la "solution parfaite" qui n'existe pas.

Checklist finale de décision

Questions validation avant décision finale

Avant de signer, répondre OUI à ces 15 questions critiques :

Validation technique

1. ☑ Les performances POC (latence P95, recall) respectent-elles nos SLA production avec marge de sécurité 20% ?
2. ☑ La solution scale-t-elle jusqu'à 2-3x notre volumetrie prévue (buffer croissance) ?
3. ☑ Toutes les fonctionnalités roadmap 12 mois sont-elles supportées ou planifiées documentalement ?
4. ☑ L'intégration avec notre stack (langages, frameworks, infra) est-elle mature (pas prototype) ?
5. ☑ Avons-nous testé les scénarios de défaillance (restart, saturation, failover) avec succès ?

Validation business

6. ☑ Le TCO sur 3 ans est-il dans notre budget avec buffer 30% (imprévus) ?
7. ☑ Notre équipe a-t-elle les compétences pour opérer (ou budget pour consultant/managed) ?
8. ☑ Le vendor/projet est-il financierement stable (funding, revenus, communauté active) ?
9. ☑ Le support proposé (SLA, channels) est-il adapté à notre criticité application ?
10. ☑ Les certifications sécurité/conformité requis sont-elles en place (SOC2, RGPD, etc.) ?

Validation organisationnelle

11. ☑ Les principales parties prenantes (Dev, DevOps, Archi, Sécu) ont-elles validé le choix ?
12. ☑ Avons-nous un plan de migration détaillé (phases, timeline, ressources) ?
13. ☑ Une stratégie de sortie (export données, migration vers alternative) est-elle documentée ?
14. ☑ Les risques majeurs identifiés ont-ils des plans de mitigation concrets ?
15. ☑ Un sponsor exécutif valide-t-il formellement la décision et le budget alloué ?

Points de vigilance contractuels

Pour solutions managed, lire attentivement et négocier ces clauses avant signature :

Clauses financieres

• Pricing model : Fixe vs usage-based ? Seuils inclus (vecteurs, QPS, stockage) ? Surcharges si dépassement ?
• Augmentations tarifaires : Possibilité et préavis (standard : 30-90 jours, négocier 180 jours)
• Durée engagement : Mensuel (flexible, +20% cher) vs annuel (discount 15-30% mais lock-in)
• Pénalités résiliation : Frais si résiliation anticipée ? (acceptable si ≤ 3 mois restants)
• SLA credits : Remboursement si downtime (standard : 10% MRR si < 99.9%, négocier 25-50% si critique)

Clauses techniques

• Limites et quotas : Clairement définis ? (vecteurs, dimensions, QPS, latence garantie)
• Throttling : Comportement si dépassement (soft limit vs hard cut) ?
• Breaking changes : Préavis minimum pour API changes (exiger 6+ mois)
• Data retention : Durée conservation backups ? (exiger 30+ jours)
• Export données : Format standard (JSON, Parquet) ? Outil self-service ou besoin ticket support ?

Clauses légales

• DPA (Data Processing Agreement) : Obligatoire si RGPD, révision juridique nécessaire
• Localisation données : Région garantie ? Possibilité transfert sans consentement ? (exiger notification)
• Sous-traitance : Liste sous-traitants (AWS, GCP, etc.), droit de refus si changement
• Confidentialité : NDA mutuel, clause de non-divulgation vos données
• Propriété intellectuelle : Vos données et modèles restent votre propriété exclusive
• Audit : Droit d'audit sécurité annuel (entreprise) ou accès rapports SOC2 (PME)

Clauses de sortie

• Préavis résiliation : 30 jours minimum acceptable, 90 jours si infrastructure complexe
• Assistance migration : Support technique pendant transition vers autre solution ?
• Suppression données : Certificat de destruction post-résiliation (exiger sous 30 jours)

Plan de migration et rollback

Ne jamais basculer production sans plan de migration structuré et rollback testé. Framework recommandé :

Phase 1 : Préparation (1-2 semaines)

• Infrastructure : Provisionner environnements (dev, staging, prod), configurer monitoring
• Pipeline de données : Scripts export existant, transformation, import nouvelle base
• Tests : Suite de tests automatiques (unit, integration, load) adaptee nouvelle solution
• Documentation : Runbooks pour ops courantes, troubleshooting, rollback

Phase 2 : Migration incrémentale (2-4 semaines)

Pattern recommandé : Strangler Fig

1. Semaine 1 : Double-write (ancienne + nouvelle base) pour 10% trafic lecture sur nouvelle
2. Semaine 2 : Augmenter à 30% lecture nouvelle base si métriques OK (latence, erreurs, recall)
3. Semaine 3 : 70% lecture nouvelle base, monitorer intensivement
4. Semaine 4 : 100% lecture nouvelle base, arrêt double-write, décommissionnement ancienne base (après 7 jours stabilité)

Phase 3 : Validation et optimisation (1-2 semaines)

• Comparer métriques prod vs POC (latence, erreurs, coûts)
• Tuning paramètres (cache, index, batching) selon patterns réels
• Formation équipe ops sur nouvelle solution
• Postmortem migration : lessons learned, documentation updated

Plan de rollback (toujours prêt)

Triggers rollback automatique :

• Taux erreur > 1% pendant 5 minutes
• Latence P95 > 2x baseline pendant 10 minutes
• Recall < 90% (si mesurable temps-réel)

Procédure rollback (< 5 minutes) :

1. Basculer trafic 100% vers ancienne base (feature flag)
2. Alerter équipe, déclarer incident
3. Analyser logs nouvelle base, identifier root cause
4. Décision : fix forward ou reporter migration (product owner)

Stratégie de sortie (vendor lock-in)

Même avec la "meilleure" solution, toujours prévoir une sortie. Raisons : faillite vendor, pivot pricing prohibitif, évolution besoins, offre concurrente supérieure.

Niveaux de lock-in (du moins au plus contraignant)

Checklist stratégie de sortie

1. Export données :
   • Procédure self-service docuementée ? Testée durant POC ?
   • Format standard (JSON, Parquet, CSV) ou propriétaire ?
   • Temps export (< 24h pour dataset complet acceptable)
   • Coût export (certains vendors facturent egress data)
2. Abstraction API :
   • Implémenter une couche d'abstraction interne (Repository pattern)
   • Ne jamais appeler directement SDK vendor dans business logic
   • Exemple : VectorRepository interface, implémentations PineconeRepository, QdrantRepository
   • Coût : +2-3 jours dev, gain : division par 5 du temps migration future
3. Standards ouverts :
   • Utiliser modèles d'embedding standards (OpenAI, HuggingFace) plutôt que propriétaires vendor
   • Privilégier solutions avec APIs compatibles (ex: Qdrant et Weaviate supportent tous deux gRPC standard)
4. Documentation migration :
   • Maintenir un document "Exit strategy" à jour : alternatives identifiées, effort estimé, triggers décision
   • Réviser annuellement : nouvelles solutions, évolution pricing, retours terrain
5. Tests régulières :
   • 1x/an : export complet dataset, validation intégrité
   • 1x/an : POC migration vers alternative (1-2 jours, garde compétences à jour)

Exemple de clause contractuelle portabilité

"Le Client dispose d'un droit de portabilité de ses Données. Le Fournisseur s'engage à fournir, sur demande du Client, un export complet des Données dans un format standard (JSON, Parquet ou CSV) dans un délai de 48 heures ouvrables, sans frais supplémentaires au-delà des coûts de transfert réseau standards. Le Fournisseur s'engage également à fournir une documentation technique permettant la migration vers une solution tierce."