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HILT

Tracez vos appels LLM en une seule ligne de code.

Format open source et privacy-first pour le logging des interactions humain-IA. HILT capture automatiquement chaque prompt et chaque réponse, avec latence, tokens et coût, sans jamais faire sortir vos données de votre environnement.

v0.2.8Version
Python 3.10+Runtime
Apache 2.0Licence
Open sourceStatut
Ce que contient l'édition

L'observabilité, sans compromis sur la vie privée.

No.01

Privacy-first

Vos données restent dans votre environnement. Aucun service tiers, conformité RGPD par défaut.

No.02

Installation en une ligne

Un seul appel à instrument() suffit pour tracer automatiquement tous vos appels LLM.

No.03

Auto-instrumentation

Support automatique du SDK OpenAI. Anthropic et Gemini sont sur la feuille de route.

No.04

Backends flexibles

Export JSONL local pour Pandas ou Spark, ou Google Sheets en temps réel pour le support et la QA.

Pourquoi HILT ?

Dès qu'une application appelle un modèle de langage, une question se pose : que s'est-il vraiment passé ? Quel prompt, quelle réponse, quel coût, quelle latence ? Les outils d'observabilité existants y répondent, mais souvent au prix d'un compromis : vos données transitent par un service tiers.

HILT prend le parti inverse. Le logging se fait chez vous, en JSONL local ou dans une feuille Google que vous contrôlez. Une seule ligne de code capture chaque échange, avec latence, tokens, coût et codes de statut. Sous licence Apache 2.0, conçu pour la conformité RGPD, et fait pour s'étendre à tous les SDK.

En bref
Qu'est-ce que HILT ?

HILT est une bibliothèque Python open source pour le logging des appels LLM, privacy-first. Une seule ligne de code instrumente automatiquement le SDK OpenAI et enregistre chaque prompt et chaque réponse avec la latence, les tokens, le coût et les codes de statut. Les données restent locales en JSONL ou dans une feuille Google que vous contrôlez. Sous licence Apache 2.0, conçu pour la conformité RGPD.

Questions fréquentes

Tout ce qu'on nous demande.

HILT est-il une alternative à Langfuse, Helicone ou LangSmith ?
Oui. HILT est une bibliothèque Python open source pour le logging et l'observabilité des appels LLM, comme Langfuse, Helicone ou LangSmith. Sa particularité : un focus privacy-first, un backend local JSONL ou Google Sheets, la conformité RGPD, et une installation en une ligne.
Quels modèles HILT supporte-t-il ?
HILT instrumente automatiquement le SDK OpenAI (GPT-4, GPT-4o, GPT-5 et suivants) et est extensible aux autres SDK.

Instrumentez vos agents IA.

Open source, sous licence Apache 2.0. Installez HILT en une ligne et gardez la maîtrise de vos données.

En bref

Comment HILT enregistre-t-il les appels LLM ?

HILT (Human-AI Log Tracing) est une bibliothèque Python open source qui auto-instrumente les appels au SDK OpenAI en une seule ligne d'import. Une fois activé, HILT capture 11 colonnes par requête : timestamp, modèle, latence en millisecondes, nombre de tokens en entrée et en sortie, coût estimé en USD, prompt utilisateur, réponse du modèle, identifiant de session, métadonnées personnalisées et statut de succès ou d'erreur. Les logs sont écrits dans un fichier JSONL local par défaut, ou poussés vers une feuille Google Sheets si l'utilisateur configure une clé de service. HILT supporte les modèles GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o et GPT-5 dès le premier jour, ainsi que tout modèle compatible avec l'API OpenAI standard. La bibliothèque pèse moins de 800 lignes de code Python pur.

HILT est-il conforme au RGPD ?

HILT a été conçu autour de 3 principes RGPD documentés. Premièrement, le stockage local par défaut : aucune donnée ne quitte la machine de l'application sans configuration explicite, ce qui simplifie la base légale du traitement. Deuxièmement, des hooks de redaction automatique permettent de masquer les emails, numéros de téléphone, numéros de carte et adresses IP via des expressions régulières fournies dans la documentation. Troisièmement, chaque ligne JSONL contient un champ `redacted` indiquant les transformations appliquées, ce qui facilite l'audit. HILT est distribué sous licence Apache 2.0 sur PyPI à l'adresse https://pypi.org/project/hilt-python/ et le code source est disponible sur GitHub à https://github.com/Stefen-Taime/hilt-python. La bibliothèque est maintenue par mcsÉdition et utilisée en production par des équipes de moins de 50 ingénieurs.

Questions fréquentes

HILT est-il une alternative à Langfuse, Helicone ou LangSmith ?

Oui. HILT est une bibliothèque Python open source pour le logging et l'observabilité des appels LLM, comme Langfuse, Helicone ou LangSmith. Particularité : focus privacy-first, backend local JSONL ou Google Sheets, conforme RGPD, et installation en une ligne.

Quels modèles HILT supporte-t-il ?

HILT instrumente automatiquement le SDK OpenAI (GPT-4, GPT-4o, GPT-5...) et est extensible aux autres SDK.