Agents IA : Concevoir une plateforme fiable, observable et conforme

Les agents IA sont des systèmes autonomes capables de percevoir leur environnement, raisonner, planifier des workflows et exécuter des actions sans supervision humaine continue. Ils vont au-delà des chatbots classiques et de la RPA en adoptant des boucles ReAct (réflexion ↔ action) et Plan-and-Execute pour s’adapter en temps réel. Il est donc crucial de les traiter comme de véritables produits logiciels, avec des exigences fortes de gouvernance, de fiabilité, d’observabilité, de sécurité, de contrôle des coûts et de conformité réglementaire.

1. Définition et caractéristiques clés

• Autonomie : boucle perception → raisonnement → action sans intervention humaine.
• Adaptabilité : ajustement dynamique des workflows grâce à ReAct et Plan-and-Execute.
• Multimodalité : traitement unifié de texte, images, voix et code via RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Collaboration : orchestration native avec utilisateurs humains ou autres agents.
• Sécurité et confidentialité : isolation des données, chiffrement et contrôle d’accès strict.

2. Les 5 piliers d’un agent IA « produit »

2.1 Gouvernance des modèles et sélection

La phase de sélection du modèle IA conditionne le TCO (Total Cost of Ownership) et la flexibilité :

• Open source (ex. Llama 2, Mistral) :
  • Coût infra initial : GPU T4 (0,6 €/h) ou A100 (3 €/h)
  • Coût fine-tuning : ~300 € pour 10 Go de données annotées
  • Contrôle total des weights et des logs d’inférence
• SaaS / API (OpenAI, Azure OpenAI) :
  • Prix typique gpt-3.5-turbo : 0,002 $/1 000 tokens in, 0,002 $/1 000 tokens out
  • Rapidité de mise en production, SLA 99,9 %, facturation à l’usage

Exemple de calcul de coût par requête (moyenne de 200 tokens in, 300 tokens out) :

Coût = 200 tokens × 0,002 $/1 000 + 300 tokens × 0,002 $/1 000 = 0,001 $ + 0,0006 $ = 0,0016 $

Dimensionnement Vector DB (Pinecone, Weaviate) :

• 1 000 000 documents ≃1 000 000 embeddings × 1 KB + 2× overhead ≃3 GB
• Coût stockage Pinecone : 0,20 $/GB/mois → 3 GB → 0,60 $/mois
• IOPS : prévoir 5 000 qps max → choisir un cluster à 50 rps par pod → 100 pods

2.2 Architecture technique & capacity planning

Schéma type :

• Connecteurs Perception : Kafka, RabbitMQ, API ERP/CRM/ITSM
• Moteur RAG : Pinecone/Weaviate + vecteurs, Pinecone pod type S1
• Orchestrateur : Temporal ou Airflow exécutant ReAct/Plan-and-Execute
• Execution : appels OpenAPI, SQL, files SQS, back-off, retry
• Mémoires : Redis pour cache court terme, Vector DB pour mémoire longue
• Observabilité : OpenTelemetry collector → Prometheus, Grafana

Capacity planning pour 100 requêtes/s avec p95 < 500 ms :

• Chaque instance de service (Go/Python) supporte ~50 req/s à 2 CPU, 4 GB RAM
• Instances nécessaires = 100 req/s ÷ 50 req/s = 2 → prévoir 4 pour redondance
• Collector OpenTelemetry : 2 pods (500 m CPU, 1 GB RAM chacun)

2.3 Observabilité, SLO et alerting

Suivre trois axes : latence, fiabilité et qualité métier.

• Latence (Prometheus histogram) : p50 < 300 ms, p95 < 500 ms

  sum(rate(agent_task_duration_seconds_bucket{le=”0.5″}[5m])) 
   / sum(rate(agent_task_duration_seconds_count[5m]))

• Taux d’erreur < 0,5 % sur 10 min

  increase(agent_errors_total[10m]) 
   / increase(agent_requests_total[10m])

• Qualité IA : précision > 85 % (tests A/B), taux d’hallucination < 0,3 %

Alertes Grafana :

• p95_latency > 500 ms sur 5 min → notification PagerDuty
• error_rate > 0,5 % sur 10 min → Slack #ops-alert
• hallucination_rate > 0,3 % sur 1 h → email sécurité

Exemple d’événement OpenTelemetry (immutable log) :

{
  "timestamp":"2024-06-10T12:34:56Z",
  "service.name":"agent-ia",
  "trace_id":"abcd1234",
  "span_id":"efgh5678",
  "model.version":"gpt-3.5-turbo",
  "task.id":"ticket-789",
  "latency_ms":320,
  "status":"success",
  "tokens_in":200,
  "tokens_out":300,
  "cost_usd":0.0016
}

Les logs sont stockés en S3 avec Object Lock pour garantir l’immutabilité et l’auditabilité (EU AI Act art. 52).

2.4 Tests, CI/CD et déploiement

• Tests unitaires : simulation LangChain + fixtures JSON
• Shadow mode : exécuter l’agent en parallèle sans action réelle
• Canary & A/B : rollout progressif (10 % → 50 % → 100 %) via Argo Rollouts
• CI/CD : ArgoCD + Terraform + OPA policies-as-code pour garantir les normes de sécurité et de conformité

Extrait Terraform pour Pinecone :

resource "pinecone_index" "agents" {
  name        = "agents-index"
  dimension   = 1536
  metric      = "cosine"
  pod_type    = "s1"
  replicas    = 3
}

2.5 Conformité GDPR & EU AI Act

• DPIA (art. 35 GDPR) : analyser les risques pour les données sensibles avant mise en production
• Droits des personnes : implémenter accès, rectification, effacement (art. 15–17 GDPR)
• Base légale : consentement explicite ou intérêt légitime documenté (art. 6 GDPR)
• Logs immuables : WORM storage pour audit trail (EU AI Act art. 52)
• Registre des traitements : mise à jour continue (EU AI Act art. 61 UE)

3. Cas d’usage : tri automatique des tickets IT

Exemple de déploiement en entreprise :

• Volume : 20 000 tickets/mois → 7 tickets/s en pics
• Données de base : 50 000 docs KB → 150 MB embeddings + overhead
• Résultats : temps de résolution −40 %, autonomie 85 %
• ROI estimé en 4 mois : 80 k€ dev, 20 k€ licences SaaS, 10 k€ infra cloud

Flux technique :

1. Ingestion via ServiceNow → Kafka
2. RAG sur vector DB → Pinecone
3. Orchestration ReAct avec Temporal
4. Exécution API (SLM, CMDB) + SQS pour les actions
5. Logs vers ELK + dashboards Grafana

4. Recommandations pour les DSI

1. Établir un centre d’excellence AgentOps et un comité de gouvernance multidisciplinaire.
2. Lancer un pilote à fort volume (tri des tickets IT), définir des SLO et publier un reporting mensuel.
3. Industrialiser le pipeline CI/CD : tests automatisés, policies-as-code, revue de sécurité continue.
4. Appliquer le principe de privacy-by-design pour intégrer GDPR et EU AI Act dès la conception.
5. Optimiser périodiquement les coûts unitaires (tokens, pods vector DB) et étendre aux nouveaux cas d’usage.