Agents auto-optimisants
Une boucle d'optimisation qui propose des variantes de vos workflows IA — prompts, modèles, retrieval, budgets d'outils, code généré — et ne promeut que celles qui s'améliorent sous les portes de qualité, de latence, de coût et de sécurité.
Ce que c'est
Les Agents auto-optimisants, c'est une boucle d'optimisation qui s'installe à côté de votre workflow IA en production et cherche constamment à le rendre meilleur — moins cher, plus rapide, plus précis, plus fiable — sans que vous ayez à mener manuellement des expérimentations. Elle propose des variantes candidates (changer le modèle sur une étape, raccourcir un prompt, approfondir le retrieval, régénérer un morceau de code de gestionnaire), mesure chacune contre le jeu d'évaluations, et remonte uniquement les variantes qui s'améliorent sur au moins un axe sans régresser sur les autres. Vous gardez le contrôle : chaque promotion est revue et approuvée, et chaque changement est traçable. Ce qui disparaît, c'est la corvée de mener les expériences à la main.
Ce qui est inclus
Une boucle d'optimisation s'installe à côté du workflow de production. Elle propose des variantes candidates — changer le modèle de raisonnement, resserrer la profondeur de retrieval, modifier un prompt, restructurer le graphe, régénérer une fonction de gestion d'outil — les exécute contre le jeu d'évaluations, et score chacune sur les mêmes axes que le service Bancs d'évaluation. Les candidats qui dominent strictement ou qui gagnent sur un axe sans régresser sur les autres sont remontés pour approbation humaine avant promotion.
Comment la surface d'optimisation s'élargit
L'optimisation de prompts et de programmes est la moitié visible du problème — balayer formulations, exemples few-shot et structure de programme contre une métrique de qualité. La moitié que nous ajoutons couvre les surfaces que l'optimisation de prompts seule ne touche pas : forme de workflow (quelles étapes s'exécutent dans quel ordre), code de gestionnaire généré, politique de retrieval (découpage, poids hybrides, profondeur de rerank), budgets et timeouts d'outils, et routage de modèles par étape — bornés par des portes de promotion qui incluent latence, mémoire, coût et sécurité, pas seulement la qualité de tâche.
Pourquoi l'optimisation a besoin des évaluations en premier
Un optimiseur n'est honnête qu'autant que le signal contre lequel il optimise. Les agents auto-améliorés sans jeu d'évaluations stable dérivent vers ce qui paraît bon sur les entrées récentes et se dégradent silencieusement sur les charges que personne n'a pensé à tester. Nous traitons le jeu d'évaluations comme le contrat : l'optimisation s'exécute contre lui, les régressions bloquent la promotion, et les ajouts au jeu sont eux-mêmes des changements revus.
Points de départ fréquents
Optimisation de coût sur un workflow à fort volume où le jeu d'évaluations existe déjà — balayer modèles, prompts et profondeur de retrieval pour la variante la moins chère qui passe encore ; ajustement de prompt et de retrieval sur un workflow de qualité faible dont la faiblesse actuelle est bien caractérisée ; ou un mandat de R&D où nous construisons d'abord le jeu d'évaluations puis optimisons à travers plusieurs surfaces de workflow.
Lectures connexes
Une capacité de la pile IA d'information de Group e-media : Bancs d'évaluation.
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.