Tout le monde parle d'agents IA. Des systemes autonomes capables de raisonner, planifier et executer. Mais la plupart des projets d'IA agentique echouent en production—hallucinations, failles de securite et couts incontroles. Je vous aide a construire des agents IA de production avec les garde-fous appropries, des frameworks d'evaluation et une gouvernance.
Votre conseil veut une 'strategie IA agentique' mais personne ne sait a quoi ressemble le production-ready.
Les demos d'agents IA sont impressionnantes. Les deploiements production sont risques sans garde-fous appropries.
Les agents avec appel d'outils peuvent executer des actions dangereuses—comment construire des systemes autonomes surs ?
L'evaluation est difficile. Comment mesurer si un agent IA fait vraiment ce qu'il faut ?
Une approche systematique pour construire des agents IA surs, efficaces et prets pour la production. De l'identification des cas d'usage au deploiement avec supervision humaine.
Identifier les cas d'usage a forte valeur ou les agents IA apportent une vraie valeur. Tout n'a pas besoin d'etre autonome.
Architecture pour la securite : garde-fous, humain dans la boucle, mecanismes de rollback et limites claires.
Implementation avec des frameworks d'evaluation appropries, pas des tests a l'intuition. Des metriques reelles pour la performance des agents.
Deploiement production avec monitoring, observabilite et gouvernance. Des agents auxquels vous pouvez faire confiance.
Une approche structuree pour construire des agents IA surs, efficaces et prets pour la production. Developpee a partir de deploiements reels ou les agents gerent des processus metier critiques avec une supervision humaine appropriee.
Vous voulez aller au-dela des chatbots vers des systemes IA vraiment autonomes. Vous comprenez les risques et voulez des garde-fous appropries. Vous cherchez des agents de production, pas des agents de demo.
Les chatbots repondent aux questions. Les agents agissent—ils peuvent appeler des APIs, executer du code, prendre des decisions et completer des workflows multi-etapes de maniere autonome. Ce pouvoir comporte des risques : les agents peuvent faire des erreurs a grande echelle, c'est pourquoi des garde-fous appropries sont essentiels.
Oui, avec la bonne architecture. La cle est d'identifier les cas d'usage appropries, de construire des garde-fous robustes, d'implementer une supervision humaine pour les decisions a enjeux eleves, et d'avoir des mecanismes de rollback. Tous les processus ne doivent pas etre automatises par des agents—nous vous aidons a identifier ou ils apportent de la valeur en securite.
Par des defenses en couches : validation des entrees, verification des sorties, rate limiting, detection d'anomalies, portes d'approbation humaine pour les actions a fort impact, et logging complet. Nous concevons des agents qui echouent de maniere sure et peuvent etre rollbackes si necessaire.
Le framework depend de votre cas d'usage et de votre stack existante. Je travaille avec LangChain, LlamaIndex, les outils Claude d'Anthropic, OpenAI Assistants et des implementations custom. La methodologie compte plus que le framework—nous choisissons en fonction de vos besoins specifiques.
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Discutons de la facon dont ce service peut repondre a vos defis specifiques et generer des resultats concrets.