Introduction
L'intelligence artificielle (IA) agente devient de plus en plus puissante, ce qui rend la gouvernance de l'IA agente de plus en plus importante. Cependant, les solutions de gouvernance actuelles ont du mal à empêcher les agents d'IA de sortir des rails.
Contexte Technique
La gouvernance de l'IA agente repose sur l'utilisation de validateurs adverses multiples et diversifiés avec une validation multilayer. L'idée est de déployer plusieurs validateurs indépendants qui évaluent les performances de chaque agent, à la recherche de problèmes. Seuls lorsque suffisamment de validateurs sont d'accord pour dire qu'un agent fonctionne correctement, celui-ci peut poursuivre sa tâche.
Cependant, cette vision de la gouvernance de l'IA agente est encore en grande partie théorique. Seuls quelques fournisseurs mettent en œuvre des validateurs de différents niveaux de maturité. L'un des principaux goulets d'étranglement est que l'utilisation de validateurs pour gouverner les orchestrations d'IA agente est trop lente et coûteuse pour soutenir les exigences modernes d'automatisation.
Analyse et Implications
L'ingénierie d'évaluation (eval engineering) est une pratique qui consiste à concevoir, exécuter et exploiter des évaluations d'applications de modèles de langage à grande échelle (LLM) et d'applications d'IA agente. L'objectif est de garantir que les agents d'IA se comportent correctement et prennent des décisions alignées sur les objectifs.
L'ingénierie d'évaluation peut être utilisée pour le test, la prise en charge de la décision et la gouvernance du cycle de vie complet des agents d'IA. Les entreprises comme Klover Intelligence Corp., Maxim AI, Arize AI Inc. et Confident AI Inc. utilisent l'ingénierie d'évaluation pour améliorer la fiabilité et la sécurité de leurs systèmes d'IA agente.
Perspective
L'ingénierie d'évaluation est une pièce essentielle de la gouvernance de l'IA agente. Cependant, il existe encore des défis à relever, tels que la réduction des coûts et des temps de traitement, ainsi que l'amélioration de la précision et de la fiabilité des évaluations. Les entreprises doivent surveiller les progrès de l'ingénierie d'évaluation et explorer les possibilités d'intégration de cette pratique dans leurs systèmes d'IA agente.
