Les entreprises ont d’ores et déjà commencé à déployer des agents IA autonomes et semi-autonomes dans des scénarios réels. Mais elles font face à un nouveau défi opérationnel qui se traduit en trois grandes questions. Comment vérifier ce que font ces agents ? Quelles sont les raisons derrière leurs actions ? Leur comportement correspond-il aux objectifs fixés ?
Dans les environnements agentiques, les modèles d’IA ne réagissent plus directement à un seul prompt. À la place, ils créent des boucles de décision continues au cours desquelles ils utilisent des outils, accèdent à des données et interagissent avec d’autres agents et systèmes.
L’observabilité des agents applique les grands principes d’observabilité – visibilité, traçabilité et responsabilité – aux agents d’intelligence artificielle. Cela va au-delà de la surveillance de base du modèle. Il s’agit de capturer la télémétrie concernant les décisions de l’agent, les chemins d’exécution, les entrées de données, les appels d’outils et les résultats. Une fois ces marqueurs d’observabilité en place, les équipes peuvent détecter les comportements anormaux, diagnostiquer les défaillances et évaluer les performances des agents, le tout en temps réel, plutôt qu’après l’apparition des problèmes.
L’exploitation sûre et efficace de l’IA à grande échelle passe par l’observabilité. Les équipes informatiques, les développeurs d’IA et les parties prenantes de l’entreprise ont tous besoin de comprendre comment l’observabilité des agents permet de déboguer des workflows complexes, d’optimiser les performances et les coûts et de s’assurer que les agents se comportent comme prévu. Tout comme l’infrastructure et les applications informatiques ont besoin de pouvoir être observées pour fonctionner de manière fiable, les agents IA exigent le même niveau de transparence opérationnelle à mesure que leurs responsabilités augmentent au sein de l’entreprise.
Qu’est-ce que l’observabilité des agents IA ?
La nouvelle génération d’agents, pilotés par de vastes modèles linguistiques, ne suit pas des trajectoires déterministes. Leur comportement peut varier en fonction du contexte, de la disponibilité des données et de l’état du modèle. La visibilité est donc essentielle pour comprendre les résultats.
L’observabilité des agents consiste à gagner une visibilité sur le fonctionnement des agents IA autonomes (états internes, décisions et performances). Ce concept s’appuie sur l’observabilité traditionnelle des logiciels (journaux, mesures et traces) tout en l’étendant de manière importante. Outre les marqueurs d’exécution, les équipes ont besoin de connaître le raisonnement probabiliste, les étapes de planification, l’utilisation des outils et les décisions intermédiaires.
L’observabilité des agents s’impose d’autant plus dans les systèmes multi-agents et les environnements dynamiques. Les entreprises déploient souvent des agents sur de multiples plateformes et frameworks. Difficile dans ces conditions de conserver une vue unifiée des comportements, des risques et des performances sans une couche d’observabilité cohérente. Des capacités telles que la gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) jouent un rôle important : elles révèlent comment les agents interagissent avec les données sensibles et si ces interactions sont conformes aux contrôles de l’entreprise.
Les scripts d’IA simples peuvent ne nécessiter qu’une journalisation de base et un suivi des erreurs. En revanche, les systèmes IA agentiques avancés – ceux qui planifient, appellent des outils, récupèrent des données ou collaborent avec d’autres agents – exigent une observabilité plus approfondie pour assurer la sécurité du fonctionnement et permettre le dépannage.
Observabilité de l’IA : son importance dans le monde réel
Les agents IA sont probabilistes et autonomes. Ils peuvent avoir des hallucinations, mal interpréter le contexte récupéré ou détourner les outils, d’abord d’une manière crédible, jusqu’à ce que cela entraîne une défaillance. Et comme les agents ont un pouvoir d’action, leurs erreurs peuvent avoir des conséquences plus graves en aval que les erreurs commises par de simples chatbots.
En outre, les agents IA s’immiscent de plus en plus dans des workflows stratégiques où les erreurs ont des conséquences réelles : aide à la décision financière, opérations de sécurité et processus cliniques et opérationnels dans le secteur de la santé. Dans ce contexte, la transparence et l’explicabilité sont nécessaires pour gérer les risques et démontrer une utilisation responsable. Par exemple, les études et les recommandations d’experts du secteur des services financiers n’ont eu de cesse de démontrer le rôle de l’IA explicable au service de la conformité, de la confiance et de la gouvernance des risques. De même, les travaux de recherche sur la transparence dans la santé considèrent la visibilité des décisions prises par l’IA comme le gage essentiel d’une utilisation sûre et responsable.
L’observabilité est ce qui transforme le comportement des agents en systèmes gérables sur le plan opérationnel. Elle favorise l’analyse des causes profondes, réduit le temps de diagnostic et fournit les preuves nécessaires aux frameworks de gouvernance qui mettent l’accent sur l’évaluation, la surveillance et la gestion continue des risques. Pour les équipes de sécurité, des fonctionnalités telles que la surveillance des menaces peuvent agir en complément de l’observabilité des agents pour corréler les activités suspectes avec les données et les systèmes auxquels un agent a accédé.
Tableau 1. Comment l’observabilité influence différents scénarios agentiques
Scénario concret | Comportement observable de l’agent | Comportement non observable de l’agent |
Le résultat d’une hallucination déclenche une mauvaise décision | Des traces (sources retrouvées, étapes intermédiaires et marqueurs de confiance) indiquent une analyse des causes profondes (RCA) | Seule la réponse finale est visible ; l’analyse des causes profondes devient une supposition |
L’appel d’un outil provoque un changement involontaire | Les journaux relient l’action à l’invocation d’un outil spécifique, à des paramètres et à des autorisations | L’action apparaît comme « le résultat d’un changement », sans qu’aucune chaîne ne puisse être attribuée |
Expositions de données sensibles | La télémétrie montre quelles données ont été consultées et où elles ont circulé | L’accès aux données est opaque ; l’exposition peut être découverte longtemps après les faits |
Enquête de conformité/audit | La piste de preuves contribue au reporting et à la validation des contrôles | Peu d’artefacts ; les équipes s’appuient sur une reconstruction manuelle |
Surveillance des agents IA : données de télémétrie et indicateurs clés
L’efficacité de l’observabilité des agents IA repose sur la pertinence de la télémétrie collectée. Il faut au minimum : les journaux détaillés des entrées et des sorties, les enregistrements des autorisations et des séquences d’appel d’outil, les chemins de décision, les taux d’erreur et les traces d’exécution. Ensemble, ces marqueurs permettent de reconstituer ce qu’un agent a tenté de faire, ce qu’il a réellement fait et où les choses ont pu mal tourner. Pour les systèmes agentiques qui planifient et agissent en plusieurs étapes, la visibilité des décisions intermédiaires est souvent plus importante que le résultat final.
Pour les agents basés sur les LLM, les équipes ont également besoin de connaître l’utilisation de la fenêtre contextuelle, la consommation de jetons, la latence entre les prompts, les étapes de recherche et les appels d’outils. Le suivi de l’efficacité des jetons permet de contrôler les coûts et les performances, tandis que les mesures de latence mettent en évidence les points de blocage qui peuvent s’accumuler dans les workflows au long cours ou multi-agents. Les données chronologiques relient tous ces éléments, permettant aux entreprises d’observer les tendances sur plusieurs heures, jours ou semaines et de repérer les dégradations progressives ou les anomalies soudaines dans les performances des agents. En intégrant la télémétrie à la détection d’anomalies et à d’autres marqueurs de sécurité, les équipes peuvent corréler l’activité des agents avec des schémas inhabituels qui peuvent indiquer des erreurs de configuration, une utilisation détournée ou des risques émergents.
Les capacités d’observabilité de Rubrik Agent Cloud sont justement conçues pour cela. La plateforme offre une visibilité sur la manière dont les agents interagissent avec les données, sur le déroulement des actions et sur les changements de comportement des agents au fil de leur évolution dans des environnements différents. Cette approche va au-delà des outils de surveillance génériques en reliant directement les performances des agents à la sécurité des données et au contexte opérationnel.
Cas d’usage : quand l’observabilité des agents fait la différence
Les agents IA jouent un rôle opérationnel dans toute l’entreprise. Dans les domaines suivants, l’observabilité des agents transforme les systèmes IA autonomes en actifs opérationnels que les équipes peuvent mesurer, gérer et auxquels elles peuvent faire confiance :
Opérations IT – Observez les agents qui automatisent la remédiation ou la hiérarchisation des incidents, avec des traces claires montrant pourquoi des actions spécifiques ont été prises et comment elles ont impacté la stabilité du système.
Sécurité – Surveillez la façon dont les agents trient les menaces, recommandent des contrôles ou lancent des réponses, ce qui permet de valider les décisions et de corréler l’activité avec des marqueurs de sécurité plus généraux.
Support client – Auditer les interactions des agents pour examiner les procédures d’escalade, l’utilisation des outils et les réponses inexactes ou hallucinations susceptibles d’éroder la confiance des clients.
Copilotes de codage – Surveillez les suggestions de code et les modifications appliquées, en particulier lorsque les agents interagissent avec des systèmes de production ou des référentiels liés à des workloads sensibles.
- DevOps et CI/CD – Observez les agents de déploiement et d’assurance qualité qui gèrent l’IaC (Infrastructure-as-Code), en aidant les équipes à diagnostiquer les échecs de mise en production ou les dérives de configuration involontaires.
Industries réglementées – Surveillez l’accès des agents aux données sensibles, telles que les dossiers médicaux ou les documents financiers, afin de favoriser la conformité et l’utilisation contrôlée des données, ainsi que des fonctionnalités telles que les simulations de cyber-restauration .
Observabilité des agents : les bonnes pratiques d’implémentation
Loin d’être une fonctionnalité que l’on greffe après-coup, l’observabilité des agents doit être intégrée dès le départ dans la conception, le déploiement et l’exploitation des agents. Le but : permettre aux équipes de détecter les risques en amont, de diagnostiquer rapidement les problèmes et de maintenir la confiance au fur et à mesure de l’évolution des agents.
Voici six bonnes pratiques en matière d’observabilité des agents IA pour bien démarrer :
Fixer des objectifs clairs en matière d’observabilité – Définissez ce qui importe le plus : l’auditabilité, l’optimisation des performances, l’identification des agents à haut risque, la détection des actions indésirables, le débogage des workflows complexes ou le soutien à l’analyse forensique après un incident.
Instrumenter les agents dès le premier jour – Consignez les chemins de raisonnement, capturez l’accès aux outils et leur utilisation, enregistrez le contexte d’identité et de permissions, suivez les échecs et mesurez le temps d’action pour les décisions critiques.
Utiliser une journalisation structurée et des pipelines centralisés – Misez sur des schémas normalisés et des outils d’observabilité centralisés pour corréler en temps réel l’activité des agents, des plateformes et des environnements.
Établir des alertes et des tableaux de bord – Surveillez les comportements anormaux, les violations de politiques et la dégradation des performances, et identifiez les problèmes avant qu’ils n’affectent les utilisateurs ou les systèmes.
Tester l’observabilité en phase d’essai – Utilisez des workflows synthétiques et des cas limites pour valider que la télémétrie, les alertes et les tableaux de bord réagissent comme prévu dans des conditions réalistes.
Adopter des plateformes centralisées pour les opérations des agents – Des plateformes comme Rubrik offrent une vue unifiée des cadres de développement d’agents, aidant ainsi les équipes à corréler le comportement des agents aux autres signaux de risque liés aux données.
Instaurer la confiance grâce à l’observabilité des agents
L’observabilité des agents est essentielle à l’exploitation de systèmes IA fiables, responsables et performants. À mesure que les agents s’étendent à d’autres domaines et agissent de manière autonome, les entreprises ont besoin d’une visibilité permanente sur la manière dont les décisions sont prises et sur l’impact de ces décisions sur les données et les systèmes.
À l’échelle de l’entreprise, la surveillance s’impose comme un impératif pour gérer les risques, diagnostiquer les défaillances et maintenir le contrôle opérationnel. Rubrik vous accompagne dans cette approche avec Rubrik Agent Cloud et de solides pratiques de visibilité et de résilience des données qui vous aident à opérer des systèmes IA sécurisés, observables et auditables.
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