Méthodologie de déploiement IA
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Lors des démonstrations, les agents autonomes d'IA semblent souvent infaillibles, capables de se connecter à des outils et de raisonner parfaitement pour livrer un résultat impeccable. Pourtant, dès lors qu'il s'agit de les rendre fiables pour la production, la réalité rattrape rapidement les équipes d'ingénierie. Les méthodes de test classiques (tests unitaires ou d'intégration) s'avèrent très insuffisantes face à ces systèmes non-déterministes dont le chemin d'exécution change à chaque appel. De l'importance de l'observabilité à l'indispensable test adversarial, découvrez sept leçons durement apprises sur le terrain pour repenser vos évaluations et anticiper les défaillances de vos agents d'IA