Les obstacles au déploiement des agents d'IA en production

Votre agent d'IA fonctionne à merveille lors de la démo. Puis, vous le déployez en production et tout dérape : il invente de toutes pièces une politique de remboursement qui vous coûte des milliers de dollars, déclenche des situations de compétition que personne n'avait prévues, laisse fuiter des identifiants ou se fait exploiter par un utilisateur qui siphonne tous vos jetons.

La dure réalité est qu’au même rythme où l'IA accomplit des tâches qui prenaient autrefois des mois aux fondateurs, elle peut laisser des milliers de problèmes dans son sillage dès qu'elle prend en charge des missions face aux clients qui exigeaient auparavant un jugement humain. Heureusement, il existe des structures et des techniques pour corriger le tir, vous permettant ainsi de propulser votre produit du stade de simple expérience de startup à celui d'une véritable infrastructure commerciale.

Lors de cette session, Morgan Willis détaillera ce qu'il faut mettre en place pour bâtir des agents d'IA fiables en production. Elle présentera une approche multicouche combinant la validation des données d'entrée, le filtrage des résultats, l'orientation par un grand modèle linguistique agissant comme juge, et l'approbation des actions — les fondations indispensables pour transformer une expérience codée au feeling en une infrastructure solide.