Le manuel d'opération des agents en production.
Concepts, primitives et notes d'implémentation derrière la pile IA d'information de Group e-media : substrat de données, runtime, évaluations et boucles de rétroaction opérationnelles.
Runtime agent
La couche d'exécution des agents événementiels : déclencheurs, routage, appels d'outils, état durable, approbations, reprises, traces et contrôles de déploiement — la substance de production derrière une UI de chat.
Évaluations de workflow
Suites d'évaluation qui testent prompts, modèles, politiques de retrieval, code généré et structure de workflow contre des seuils de qualité, latence, coût, mémoire et sécurité avant promotion.
Graphe source
La carte propriétaire des systèmes opérationnels d'une organisation — schémas, documents, code, tickets, événements, propriétaires et permissions — reliés par les relations dont un agent a besoin pour retrouver, citer et agir.
Substrat de données
6 articlesGraphe source
La carte propriétaire des systèmes opérationnels d'une organisation — schémas, documents, code, tickets, événements, propriétaires et permissions — reliés par les relations dont un agent a besoin pour retrouver, citer et agir.
Recherche vectorielle
Pipelines de retrieval qui combinent découpage, embeddings, filtrage par métadonnées, recherche hybride par mots-clés, reranking, permissions et évaluation — pas juste des lookups au plus proche voisin.
Base de connaissance prête pour les LLM
Une base de connaissance d'entreprise bâtie pour qu'un système IA puisse en citer de vraies réponses — sourcée depuis documents, tickets, code, conversations et données structurées ; découpée, embeddée, permissionnée, évaluée et gardée fraîche sur AWS.
Architecture lakehouse
Une architecture qui combine l'économie du lac de données (stockage objet, formats ouverts) avec les garanties d'entrepôt (transactions ACID, évolution de schéma, voyage dans le temps) afin que l'analytique, le retrieval et l'IA convergent sur un seul substrat.
Contrats d'ingestion
Accords explicites entre une source de données et ses consommateurs — forme, fraîcheur, propriétaire et budget d'erreur — qui rendent les pannes de pipeline attribuables au lieu de mystérieuses.
Qualité des données
Contrats, validation, lignage, fraîcheur et propriété pour des données qu'un agent peut utiliser sans risque — pas un projet de nettoyage ponctuel, mais une discipline opérationnelle continue.
Runtime agent
4 articlesRuntime agent
La couche d'exécution des agents événementiels : déclencheurs, routage, appels d'outils, état durable, approbations, reprises, traces et contrôles de déploiement — la substance de production derrière une UI de chat.
Registre d'outils MCP
Un catalogue gouverné d'outils — adossé au Model Context Protocol — avec schémas typés, portées de permissions, exigences d'approbation et pistes d'audit par invocation.
Approbation humaine
Portes d'approbation pour les workflows où la justesse, le risque ou la responsabilité exigent un jugement humain — conçues comme partie du workflow, pas comme bouton panique boulonné après coup.
Runtime de workflow
Le moteur d'exécution qui transforme un graphe de workflow versionné en processus tournant, observable et reprenable — la différence entre une démo d'agent et un déploiement d'agent.
Évaluation
4 articlesÉvaluations de workflow
Suites d'évaluation qui testent prompts, modèles, politiques de retrieval, code généré et structure de workflow contre des seuils de qualité, latence, coût, mémoire et sécurité avant promotion.
Agents auto-optimisants
Des agents qui génèrent, testent, comparent et promeuvent des variantes de workflow sous contraintes mesurables — qualité, latence, coût, mémoire, sécurité — au lieu de s'appuyer sur l'intuition ou les classements de fournisseurs.
Différences de prompts et de modèles
Évaluation côte à côte d'un prompt ou modèle candidat contre la version de production sur le même jeu d'évaluations — l'unité de changement sûr dans un workflow sérieux.
Portes de promotion
Les seuils qu'un changement candidat doit franchir avant d'atteindre la production — qualité, latence, coût, mémoire, sécurité — encodés pour que la porte soit appliquée par CI, pas par espoir.
Opérations
3 articlesRoutage de modèles
Une stratégie de passerelle pour choisir le bon modèle par tâche — selon la confidentialité, le coût, la latence, la qualité et le mode de défaillance — et basculer proprement quand un fournisseur se dégrade.
Observabilité agent
Une visibilité au niveau des traces sur les appels de modèle, le retrieval, les outils, les décisions, les approbations, les coûts et les échecs — le substrat opérationnel que toute autre discipline (évaluations, optimisation, gouvernance) consulte.
Gouvernance
La couche de politiques pour l'accès aux données, les permissions d'outils, les approbations humaines, les pistes d'audit, la rétention et les frontières de déploiement — encodée comme configuration que le runtime applique, pas comme document que le runtime ignore.
Notes de recherche
8 articlesIntelligence conversationnelle
Transformer les conversations approuvées de tous les canaux — soutien, courriel, clavardage, messagerie, voix, vente — en signal structuré, mises à jour de connaissance, cas d'évaluation et tickets, pour que le système apprenne du travail qu'il fait déjà.
Runtime d'orchestration de conversation
L'architecture de bout en bout des systèmes d'IA conversationnelle modernes : runtimes agnostiques au modèle, agnostiques au client et pilotés par plugins qui coordonnent intention, contexte, retrieval, outils, raisonnement, réflexion, mémoire et rendu — avec le LLM comme composant interchangeable, pas comme système.
Tableaux de bord IA-natifs
Une étude sur les interfaces de tableaux de bord conversationnelles, adaptatives et vivantes — des espaces de travail qui commencent comme une toile vierge avec un seul champ conversationnel et se construisent en temps réel à mesure que l'utilisateur demande, conservant widgets, dispositions et mémoire entre les sessions.
Widgets prompt-natifs
Composants de tableaux de bord génératifs et conscients du contexte dont la logique et le rendu sont définis par des prompts en langage naturel plutôt que par des configurations codées en dur — surfaces analytiques générées au runtime qui retrouvent, raisonnent, lient et s'adaptent au lieu d'afficher.
Interfaces d'agents en production
La surface de chat comme console d'opération — bases de connaissances branchées, outils connectés, agents sur un roster, avec visibilité en temps réel sur le budget contexte, la consommation de jetons, le choix du modèle et des opportunités d'économies concrètes. L'interface qui permet à une équipe d'exécuter vraiment un agent en production, pas seulement d'en faire la démo.
Auditeurs de conversation
Écouteurs sur invitation qui captent les conversations depuis tous les canaux utilisés par une organisation — soutien, courriel, clavardage d'équipe, messagerie client, webchat, outils de vente, voix — et les routent dans le pipeline d'extraction de signal avec règles de consentement et de rétention attachées.
Extraction de signal
Transformer les transcriptions de conversation brutes en champs structurés — intention, sujet, sentiment, satisfaction, performance des outils, mentions de produits — que les systèmes en aval peuvent interroger et actionner.
Analyse forensique des conversations
Détection d'incidents et analyse de cause racine sur les conversations humain↔agent — rejeu des fils, lecture du contexte autour du sentiment négatif, extraction de la résolution réelle de l'utilisateur, et transformation de la réponse en un artefact d'apprentissage que le système peut réutiliser.
Carte de capacités
4 articlesPersonnalité synthétique
Avant qu'un agent IA puisse être utile à quiconque, il doit être quelque chose — une identité cohérente qui tient face aux utilisateurs, aux sessions, aux pressions adversaires. C'est l'axe de recherche qui définit ce que cela signifie et comment maintenir cette stabilité.
Mémoire agent
Comment un agent IA se souvient de l'utilisateur qu'il sert — ce qu'il a dit avant, ce qu'il préfère, le contexte à ne pas répéter — sans que cette mémoire dérive le comportement de l'agent pour tous les autres.
Distillation de compétence
Comment un agent IA éduqué — celui qui a accès au code, aux outils et au contexte tacite qui lui permet de réussir — distille sa compétence en documents transférables qu'un agent vierge peut exécuter à partir de zéro.
Connaissance en boucle fermée
Comment un système IA devient durablement meilleur — pas en étant plus intelligent, mais en acheminant chaque échec de production vers une mise à jour de connaissance, un cas d'évaluation, un correctif de workflow ou une exception documentée, avec un propriétaire nommé.