LES AGENTS IA EN PRODUCTION : COMMENT RÉSOUDRE LES PROBLÈMES DE BASE
Les agents IA sont souvent décevants en production en raison de problèmes de base tels que la fraîcheur des données, la sémantique, les chemins d'écriture sécurisés et la traçabilité. En effet, les démos sont souvent réalisées dans des environnements contrôlés, où les données sont curées et les outils fonctionnent correctement, alors que la production est souvent caractérisée par des données en retard, des faits contradictoires et des changements constants dans l'état sous-jacent.

Freshness : La fraîcheur des données
La fraîcheur des données est essentielle pour les agents IA, car ils doivent prendre des décisions basées sur des données à jour. Cependant, de nombreux systèmes d'entreprise ont des problèmes de fraîcheur des données, tels que des pipelines de traitement par lots, des caches et des vues materialisées. Les agents IA doivent être capables de gérer ces problèmes pour prendre des décisions correctes.

Sémantique : La sémantique des données
La sémantique des données est également cruciale pour les agents IA, car ils doivent comprendre le sens des données pour prendre des décisions correctes. Cependant, les systèmes d'entreprise ont souvent des problèmes de sémantique, tels que des définitions différentes pour les mêmes termes ou des identifiants dupliqués. Les agents IA doivent être capables de gérer ces problèmes pour prendre des décisions correctes.

Safe write paths : Les chemins d'écriture sécurisés
Les chemins d'écriture sécurisés sont essentiels pour les agents IA, car ils doivent être capables de modifier les données de manière sécurisée. Cela signifie que les agents IA doivent être capables de gérer les transactions, les accès concurrents et les contrôles de cohérence pour éviter les erreurs et les incohérences.

En conclusion, les agents IA en production nécessitent des garanties explicites pour fonctionner correctement. Cela signifie que les entreprises doivent investir dans des systèmes de gestion de données qui peuvent fournir des garanties de fraîcheur, de sémantique, de chemins d'écriture sécurisés et de traçabilité. En suivant ces principes, les entreprises peuvent créer des agents IA qui soient fiables et efficaces en production. Les agents IA ont le potentiel de transformer le futur du travail, mais cela nécessite une approche rigoureuse et systématique pour résoudre les problèmes de base.

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Source : Why most AI agents disappoint in production (and what to fix first) | InfoWorld​