Au cours des un à deux dernières années, de nombreux outils pour développeurs dans le domaine de l’IA se sont principalement concentrés sur l’amélioration des interactions de prompts individuels avec des modèles toujours plus puissants. Pour des tâches isolées, cela fonctionne bien, mais dans des scénarios plus réalistes, cette approche atteint rapidement ses limites.
Dès que les workflows deviennent plus complexes — comme le débogage, les revues de code, les analyses de sécurité ou le raisonnement en plusieurs étapes — la cohérence, la traçabilité et la reproductibilité deviennent beaucoup plus importantes. Lorsqu’on implique plusieurs modèles, par exemple pour comparer des résultats ou valider des raisonnements, l’interaction ressemble moins à une conversation et davantage à un workflow distribué.
Les aspects typiques incluent notamment :
- plusieurs agents ou rôles avec des responsabilités clairement définies
- des modèles de tâches réutilisables plutôt que des prompts ad hoc
- la capacité de reproduire des résultats des jours ou des semaines plus tard
- une forme de piste d’audit permettant de comprendre et de retracer les décisions
Cela rend difficile de répondre à des questions telles que :
- Quelles entrées précises ont conduit à ce résultat ?
- À quel moment — ou par quel modèle — une erreur est-elle survenue ?
- Le processus peut-il être reproduit ou validé indépendamment ?
Je serais curieux de savoir comment d’autres abordent ces sujets :
- Continuez-vous à vous appuyer principalement sur des flux de conversation mono-modèle ?
- Utilisez-vous ou développez-vous des systèmes de raisonnement multi-étapes ou multi-modèles ?
- Comment gérez-vous la reproductibilité, le débogage et l’auditabilité lorsque l’IA fait partie de la chaîne de traitement ?
- À partir de quel point l’orchestration devient-elle plus contraignante qu’utile ?
Je serais ravi de lire vos retours d’expérience et vos points de vue.
https://github.com/defai-digital/AutomatosX
Dès que les workflows deviennent plus complexes — comme le débogage, les revues de code, les analyses de sécurité ou le raisonnement en plusieurs étapes — la cohérence, la traçabilité et la reproductibilité deviennent beaucoup plus importantes. Lorsqu’on implique plusieurs modèles, par exemple pour comparer des résultats ou valider des raisonnements, l’interaction ressemble moins à une conversation et davantage à un workflow distribué.
Les aspects typiques incluent notamment :
- plusieurs agents ou rôles avec des responsabilités clairement définies
- des modèles de tâches réutilisables plutôt que des prompts ad hoc
- la capacité de reproduire des résultats des jours ou des semaines plus tard
- une forme de piste d’audit permettant de comprendre et de retracer les décisions
Cela rend difficile de répondre à des questions telles que :
- Quelles entrées précises ont conduit à ce résultat ?
- À quel moment — ou par quel modèle — une erreur est-elle survenue ?
- Le processus peut-il être reproduit ou validé indépendamment ?
Je serais curieux de savoir comment d’autres abordent ces sujets :
- Continuez-vous à vous appuyer principalement sur des flux de conversation mono-modèle ?
- Utilisez-vous ou développez-vous des systèmes de raisonnement multi-étapes ou multi-modèles ?
- Comment gérez-vous la reproductibilité, le débogage et l’auditabilité lorsque l’IA fait partie de la chaîne de traitement ?
- À partir de quel point l’orchestration devient-elle plus contraignante qu’utile ?
Je serais ravi de lire vos retours d’expérience et vos points de vue.
https://github.com/defai-digital/AutomatosX