Production et exploitation — développement d’agents IA
Tout ce qui vient après la démo : jeux d’évaluation, traces et supervision, injection de prompt et garde-fous, maîtrise de la latence et du coût en tokens, et passage au trafic réel.
5 guides
Mettre des agents IA à l'échelle : latence, concurrence et quotas
Les agents montent en charge autrement : le goulot est un quota et un appel de plusieurs secondes, pas votre processeur. Mettez le lent en file, diffusez le rapide, dégradez exprès.
Sécurité des agents IA : garde-fous, droits et injection de prompt
Un agent est un utilisateur de vos systèmes qu'on peut convaincre. Moindre privilège, tout contenu récupéré non fiable, et un humain devant l'irréversible.
Superviser des agents en production : quoi journaliser, quoi alerter
La disponibilité ne dit rien d'un agent. Tracez chaque exécution, surveillez six métriques de comportement et alertez sur la dérive, pas seulement sur les erreurs.
Réduire le coût d'un agent sans le dégrader
L'essentiel de la facture est du contexte, pas de l'intelligence. Mesurez par exécution, descendez d'un cran les étapes simples, mettez en cache le préfixe stable.
Tester des agents IA : un jeu d'évaluation qui vaut son coût
Cinquante cas réels valent mieux que tout benchmark. Notez les résultats et non les transcriptions, gardez les pannes corrigées et lancez le jeu avant chaque changement.