Tests d’IA agentique

L’agent s’est-il comporté de manière sûre et éthique dans l’exécution de sa tâche ?

Dans le cadre de notre approche globale, nous utilisons le « red teaming », une pratique exemplaire en matière d’IA qui permet de mettre en évidence les vulnérabilités potentielles face aux menaces, notamment les biais, le racisme ou les intentions malveillantes, via des tests contradictoires. Grâce aux sessions de red teaming, Applause constitue des équipes diversifiées de testeurs de confiance pour « attaquer » le système et découvrir les failles, en testant à la fois la communication et les actions des agents pour détecter les comportements dangereux ou les points faibles. Ces engagements peuvent inclure : des injections de prompts contradictoires pour vérifier si les filtres de sécurité peuvent être contournés, des exploits contextuels pour tester la réaction d’un agent face à des instructions nuisibles lorsqu’il change de rôle ou de contexte, une manipulation au niveau des tokens pour identifier les séquences déclenchant des sorties non sûres, la détection de fuites d’action ou de données afin d’éviter qu’un agent ne révèle des informations sensibles, et la détection de toxicité dans les LLM pour repérer les biais, propos racistes ou autres dérives verbales.

Exemple : vérifier qu’un agent de réservation de voyages ne réponde pas favorablement à des demandes d’instructions pour fabriquer une bombe.

Les actions et la communication de l’agent étaient-elles conformes au rôle donné ?

Nous faisons appel à l’expertise humaine pour analyser les performances de l’agent. Dans le cadre d’une évaluation systématique de la précision et de la qualité des réponses des agents, nous pouvons vérifier : l’alignement du ton et du rôle pour s’assurer que la communication et les actions de l’agent correspondent à son cas d’utilisation, la terminologie du domaine pour vérifier l’usage correct des termes, acronymes et expressions professionnelles, et la cohérence du ton et du comportement sur plusieurs interactions répétées et redondantes.

Exemple : vérifier qu’un agent IA de réservation de voyages conserve un ton professionnel et ne réalise aucune action sans lien avec la réservation.

Dans quelle mesure l’agent a-t-il accompli la tâche qui lui a été confiée ?

Dans ce type de test, Applause s’assure que les agents IA peuvent exécuter leurs missions dans une grande variété de conditions réelles. Pour évaluer leur flexibilité, les testeurs simulent des styles de prompts variés (différences de langue, de dialecte, de fautes de frappe ou d’abréviations) afin d’évaluer la capacité d’adaptation. Des experts valident la précision propre au domaine, que ce soit dans la finance, la santé ou la recherche scientifique. Nous mesurons également la qualité de l’interaction humaine pour évaluer l’expérience des utilisateurs réels avec l’agent IA : clarté des prompts, sentiment d’utilité, niveau de confiance et de satisfaction (NPS, CSAT, etc.), et capacité de l’agent à gérer les erreurs ou les entrées inappropriées. Ces évaluations dirigées par des humains vont bien au-delà des simples métriques automatisées : elles garantissent que les expériences agentiques ne sont pas seulement fonctionnelles, mais aussi intuitives, fiables et prêtes pour un déploiement dans le monde réel.

Exemple: vérifier qu’un agent a correctement réservé les détails d’un voyage et les a clairement communiqués à l’utilisateur.

Le processus de prise de décision et le résultat final de l’agent sont-ils fondés sur la vérité et exempts d’hallucinations ?

La vérification des sources et l’évaluation du raisonnement sont essentielles pour détecter les hallucinations dans les réponses des agents. Ces évaluations vérifient si les sources citées sont légitimes et si le processus de raisonnement conduit à une décision logique et cohérente, par exemple le choix de l’itinéraire le plus économique. Certaines vérifications peuvent être automatisées sans recourir aux LLM, mais d’autres nécessitent un jugement humain pour garantir la précision et réduire le risque d’hallucination. Puisque les agents reposent intrinsèquement sur des LLM, même pendant les tests, ils restent vulnérables à la production d’informations fausses mais plausibles. Les testeurs Applause jouent un rôle clé pour confirmer que les références sont réelles, pertinentes et correctement utilisées, et que le raisonnement de l’agent suit une trajectoire décisionnelle valide.

Exemple : vérifier qu’un agent a correctement exécuté toutes les sous-étapes d’un processus d’achat de voyage groupé

Le raisonnement et les actions de l’agent ont-ils été rentables ?

Pour garantir que les agents d’IA fonctionnent de manière efficace et économique, il est crucial d’évaluer non seulement la justesse de leurs résultats, mais aussi l’efficacité de leur raisonnement et de leurs actions. Un partenaire de crowdtesting comme Applause peut aider les équipes à valider l’efficacité d’un agent à plusieurs niveaux : trajectoire globale, interaction utilisateur et étape unitaire. Nous pouvons repérer les étapes redondantes ou inutiles dans la séquence d’une interaction, identifier les échanges excessifs qui traduisent une friction ou une lenteur, et vérifier si les invites peuvent être simplifiées sans dégrader les performances de l’agent. En testant ces différentes couches dans des conditions réelles avec des avis humains, Applause aide les organisations à affiner leurs agents pour une prise de décision plus intelligente et des coûts opérationnels réduits.

Exemple : vérifier qu’un agent de réservation ne multiplie pas les étapes inutiles lors de la réservation d’un voyage et qu’il n’interagisse pas de façon excessive avec l’utilisateur.

L’agent peut-il interagir de manière fiable avec d’autres agents ?

Alors que les systèmes multi-agents et les cadres d’orchestration continuent d’évoluer, les tests d’interopérabilité deviennent de plus en plus cruciaux, même s’ils n’en sont qu’à leurs débuts. Ces tests garantissent que les agents IA peuvent communiquer et collaborer sans friction avec d’autres agents, soit en se chargeant de la gestion des tâches (réception et exécutions des instructions provenant des couches d’orchestration comme le Model Context Protocol – MCP), soit en envoyant eux-mêmes des requêtes à des agents externes, en transmettant le bon contexte et le bon contenu. Applause peut vous aider à valider la capacité des agents à interpréter, exécuter et répondre correctement aux instructions d’autres agents en conditions réelles. Alors que les écosystèmes d’agents gagnent en complexité, garantir une interaction fluide entre agents sera essentiel pour proposer des solutions d’IA fiables et évolutives.

Exemple : vérifier si un agent de réservation peut interagir avec un site qui expose un agent d’achat via MCP.