Goolive

Supervision d’agents IA en production

Gardez vos agents IA fiables, sécurisés et sous contrôle.
Nous surveillons la qualité des réponses, les coûts, les temps de réponse, les erreurs, les usages et les risques pour détecter les dérives avant qu’elles n’impactent vos équipes ou vos clients.
Supervision IA
Observabilité
Mesurez la pertinence, les erreurs et les hallucinations à partir de critères métier et de jeux de tests.
Pilotage
Suivez les tokens, les appels API, les volumes et le coût par tâche pour détecter rapidement les dérives.
Sécurité
Surveillez les accès, les actions, les erreurs et les signaux faibles, puis déclenchez les bonnes alertes.

Une supervision utile, pas décorative

Un agent IA utile doit rester fiable une fois en production.

Nous transformons ses traces en indicateurs lisibles, alertes actionnables et décisions d’amélioration. Vous savez ce que l’agent fait, combien il coûte et quand une intervention humaine est nécessaire.

01
Cadrage cas d'usage ia
Visibilité
Centralisez qualité, coûts, latence, usages et actions dans des tableaux de bord adaptés à vos équipes.
02
Sécurité agent IA
Maîtrise
Définissez des garde-fous, seuils, droits d’accès et validations humaines selon le niveau de risque.
03
Intégration d'agent IA
Réactivité
Recevez des alertes exploitables, diagnostiquez plus vite et corrigez sans perdre la trace des décisions.

Votre supervision IA, étape par étape

1 - Audit des agents et des risques

- Cartographier les agents, modèles et outils
- Identifier les risques métier et techniques

2 - Définition des indicateurs

- Choisir les métriques utiles au métier
- Fixer objectifs, seuils et responsabilités

3 - Instrumentation et journalisation

- Tracer requêtes, réponses et actions
- Centraliser les logs sans exposer les données sensibles

4 - Tableaux de bord

- Visualiser qualité, coûts et performance
- Suivre les tendances par agent et par usage

5 - Alertes et seuils

- Détecter erreurs, dérives et surcoûts
- Alerter la bonne équipe au bon moment

6 - Tests et évaluations

- Construire des jeux de tests métier
- Combiner évaluations automatiques et humaines

7 - Gestion des incidents

- Diagnostiquer prompts, données et connecteurs
- Corriger, sécuriser et documenter les incidents

8 - Amélioration continue

- Mesurer l’impact des corrections
- Optimiser modèles, règles et coûts dans la durée

Ce que nous supervisons sur vos agents IA

Qualité des réponses

Mesure la pertinence, la précision et les hallucinations sur vos cas métier.

Coûts & consommation

Suit les tokens, appels API et coûts par agent, équipe ou processus.

Performance

Contrôle la latence, la disponibilité et le taux d’échec des traitements.

Sécurité & accès

Surveille les droits, les données sensibles, les outils appelés et les garde-fous.

Incidents & alertes

Détecte les anomalies, déclenche les alertes et accélère le diagnostic.

Amélioration continue

Transforme les retours, tests et incidents en optimisations mesurables.

Questions fréquentes sur la supervision des agents IA

Qu’est-ce que la supervision d’un agent IA ?

La supervision d’un agent IA consiste à suivre en continu la qualité de ses réponses, ses coûts, sa latence, sa disponibilité, ses erreurs, ses accès et ses actions. Elle s’appuie sur des journaux, des tableaux de bord, des évaluations et des alertes pour garder l’agent fiable et sous contrôle.

Quels indicateurs faut-il suivre pour un agent IA en production ?

Les indicateurs dépendent du cas d’usage : taux de réponse utile, erreurs ou hallucinations, retours utilisateurs, temps de réponse, taux d’échec, consommation de tokens, coût par tâche, disponibilité, appels aux outils et respect des règles métier.

Comment détecter les hallucinations et les dérives d’un agent IA ?

Goolive combine des jeux de tests, des évaluations automatiques et humaines, la comparaison avec les sources autorisées, l’échantillonnage des conversations et des seuils d’alerte. Les dérives sont ainsi repérées avant qu’elles ne se généralisent.

Peut-on superviser des agents IA déjà en production ?

Oui. Nous auditons l’architecture existante, instrumentons les modèles, API et outils utilisés, puis centralisons les traces dans des tableaux de bord et des alertes. Il n’est généralement pas nécessaire de reconstruire l’agent.

Goolive intervient-il après une alerte ou un incident ?

Oui. Nous qualifions l’incident, limitons son impact, recherchons la cause dans les prompts, données, modèles ou connecteurs, puis corrigeons et testons la solution. Chaque incident nourrit ensuite les garde-fous et les scénarios de non-régression.