Python & FastAPI, le backend de l'IA

Python domine l'IA grâce à un écosystème inégalé de librairies spécialisées : PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, LangChain, Hugging Face Transformers. La syntaxe lisible de Python accélère le prototypage et la communauté — la plus active en machine learning — produit constamment de nouvelles ressources. Les bindings C/C++ sous-jacents (NumPy, CUDA) garantissent des performances de calcul élevées malgré l'interprétation. Forgit utilise Python comme langage backend principal pour tous ses projets IA.

FastAPI est le choix recommandé pour les APIs IA en 2026. Contrairement à Flask (synchrone, pas de validation native) et Django (monolithique, overhead pour une API), FastAPI offre des performances async natives, un typage strict via Pydantic, et une documentation OpenAPI auto-générée. Le support natif de l'asynchrone est crucial pour les appels LLM qui impliquent de longues attentes I/O. Forgit utilise FastAPI sur 100% de ses backends IA pour sa combinaison performance-productivité.

Le déploiement production d'une API FastAPI passe par la conteneurisation Docker avec Uvicorn comme serveur ASGI, derrière un reverse proxy Nginx ou Traefik. Pour le scaling, Kubernetes orchestre plusieurs replicas avec autoscaling basé sur la charge CPU ou le nombre de requêtes. Le monitoring via Prometheus et Grafana surveille la latence, les erreurs et l'utilisation mémoire. Forgit déploie systématiquement ses APIs FastAPI sur AWS ECS ou Kubernetes avec des pipelines CI/CD automatisés.

Oui, avec les bonnes optimisations. FastAPI gère des milliers de requêtes concurrentes grâce à l'async et aux workers Uvicorn. Pour l'inférence GPU, les librairies comme PyTorch et ONNX Runtime exécutent le calcul en C++/CUDA — Python ne fait que l'orchestration. Le batching de requêtes, le caching Redis des réponses fréquentes et le load balancing entre workers permettent de servir des modèles à grande échelle. Les bottlenecks sont rarement Python lui-même, mais l'infrastructure GPU.

Forgit applique une architecture hexagonale (ports & adapters) sur tous ses backends FastAPI. Le domaine métier est isolé des dépendances externes (LLM providers, bases de données, APIs tierces), ce qui facilite les tests et le changement de fournisseur. Chaque projet inclut une couche de validation Pydantic, des tests unitaires et d'intégration automatisés, et un pipeline CI/CD GitHub Actions. Cette structure garantit un code maintenable et évolutif sur le long terme.