Flux de travail agentique
Un processus associant décisions assistées par l’IA et actions via des outils, avec des contrôles fixes et des étapes variables.
Comment un flux de travail agentique est-il structuré ?
Un flux de travail agentique relie des étapes où l’IA évalue des informations, choisit les actions suivantes ou demande l’utilisation d’outils. L’appellation couvre des processus plus ou moins prédéfinis. Pour évaluer un système, il faut donc savoir quels parcours sont programmés à l’avance et à quels endroits un modèle décide pendant l’exécution. Une séquence fixe de résumé puis de traduction offre une marge de décision différente d’un processus où le modèle choisit les étapes suivantes selon les résultats intermédiaires.
Dans un processus fictif de retour de produit, un modèle choisit de consulter d’abord un enregistrement d’achat ou de demander un justificatif manquant. Il prépare une note d’aide à la décision à partir des résultats. L’application impose qu’un membre du personnel compétent décide du remboursement avant le versement. Le traitement variable ne peut pas contourner cette validation. L’équipe définit aussi quand arrêter les requêtes infructueuses et quelles informations transmettre lors d’un transfert à une personne. Le processus peut alors être vérifié avec des justificatifs manquants, des informations contradictoires ou un service indisponible.
Sources
Termes associés
- Agent d’IAUn système d’IA qui choisit ses prochaines étapes dans un cadre défini et utilise les résultats des outils pour poursuivre le travail.
- Humain dans la boucleL’humain dans la boucle participe activement à un processus automatisé. Une vérification utile exige des informations claires et des moyens d’agir.
- Appel de fonctionUn modèle de langage demande une fonction décrite avec des paramètres structurés ; l’application connectée l’exécute.
- Évaluation des LLML’évaluation des LLM teste les sorties selon des tâches et critères définis. Un bon exemple isolé ne prouve pas la qualité générale.
- Garde-fous pour l’IALes garde-fous limitent et contrôlent le comportement d’une application d’IA. Consignes du modèle et application technique ont des rôles distincts.
- Fiche de modèleUne fiche de modèle documente l’objectif, les bases, les conditions d’évaluation et les limites connues d’une version donnée d’un modèle d’IA.
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