IA agentique : par où commencer
Notre grille de lecture avant de mettre un agent IA en production, surtout dans un contexte santé.
Les agents IA (des modèles qui utilisent des outils, planifient et agissent) sont passés en deux ans du stade de démo à celui d’infrastructure. Avant d’en mettre un en production, surtout en santé, nous nous posons trois questions.
1. Que se passe-t-il quand il se trompe ?
Un agent se trompera. La question n’est pas si mais quel est le coût de l’erreur et qui la rattrape. En santé, cela impose des boucles de validation humaine sur tout ce qui touche au patient ou à la donnée réglementée.
2. Peut-on rejouer ce qu’il a fait ?
Traçabilité complète : entrées, outils appelés, sorties. C’est une exigence qualité classique, et les référentiels santé nous y préparent bien.
3. L’agent est-il la bonne solution ?
Beaucoup de problèmes se résolvent avec un script déterministe. L’agent se justifie quand l’espace des situations est trop large pour être énuméré. Le reste du temps, un pipeline classique est plus simple, moins cher et plus sûr.
Nous détaillerons dans de prochains articles notre stack agentique et nos retours d’expérience concrets.