01 À quoi ça sert
À garder un système IA droit une fois en production. On surveille la qualité des réponses, les coûts et la conformité dans la durée, et on intervient avant que la dérive devienne un incident visible côté client.
02 Quand c'est pertinent (et quand ça ne l'est pas)
Quand un agent IA tourne déjà en production et que personne ne veille dessus au quotidien. Pas avant la mise en ligne : tant qu'il n'y a rien en service, il n'y a rien à superviser.
03 Données nécessaires
Les logs de votre système en service, ses métriques d'usage et de coût, et un accès à ce qui alimente l'agent. C'est en regardant le réel jour après jour qu'on repère une dérive avant le client.
04 Intégration possible
On se branche sur votre infra existante et vos outils de suivi plutôt que d'imposer les nôtres. Alertes, tableaux de bord et seuils se posent là où votre équipe regarde déjà, dans ses outils du quotidien.
05 Risques et limites
On veille et on rattrape la dérive, on ne garantit pas un système parfait en continu. Un changement profond de besoin ou de volume relève d'un nouveau chantier, au-delà du maintien en condition, et on le pose clairement.
06 Livrable
Un suivi en service avec alertes et seuils, un point régulier sur la qualité, les coûts et la conformité, et une reprise en main quand un agent décroche. Lisible par un dirigeant, actionnable par une équipe technique.
07 Exemple de scénario
Un agent de tri répond bien au lancement, puis se dégrade quand le vocabulaire métier évolue. On repère la baisse sur les logs, on ajuste, et le service reste droit sans rupture pour les utilisateurs.