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Mémoire persistante pour les agents : que conserver, combien de temps et comment corriger les erreurs
Un guide de conception pour définir les entrées de mémoire, les règles de cycle de vie et les tests de vérification des agents d’IA, en distinguant la mémoire persistante de l’historique et de l’état temporaire.
16 oct. 2026
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L’agent a-t-il vraiment terminé ? Vérifier le résultat sans se fier à sa réponse finale
Une action émise, une réponse de l’outil et une tâche terminée sont trois choses différentes. Apprenez à définir un résultat observable, à choisir les preuves appropriées et à communiquer avec précision ce qui a été vérifié.
16 oct. 2026
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GUIA
Flux déterministe, agent unique ou système multi-agents : comment choisir le bon modèle pour une tâche
Un guide pour comparer trois façons d’automatiser des tâches en plusieurs étapes selon leur variabilité, le niveau de contrôle, la vérifiabilité et le coût de coordination. Il propose un exemple commun et des questions pour justifier un choix, y compris lorsque la meilleure option consiste à ne pas utiliser d’agent.
14 oct. 2026
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Autorisations des agents d’IA : limiter outils, données et actions au strict nécessaire
Un guide pratique pour concevoir et tester les autorisations d’un agent en fonction de la tâche, de l’utilisateur, de la ressource et de la durée. Avec une matrice d’actions, des critères d’approbation humaine et des vérifications de révocation.
27 sept. 2026
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Récupération après incident pour les agents d’IA : reprendre, compenser ou s’arrêter
Un protocole pratique pour reprendre des tâches ayant des effets externes sans confondre un appel en échec avec une action qui n’a jamais eu lieu.
24 sept. 2026
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Mémoire des agents d’IA : séparer le contexte, les préférences et les faits persistants, et décider de leur expiration
Une mémoire utile n’est pas une archive illimitée de conversations. C’est un ensemble de données gouverné, avec un propriétaire, une finalité, une provenance, un niveau de confiance, un périmètre d’utilisation et des règles de révision, de correction et de suppression.
22 sept. 2026
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GUIA
Humains dans la boucle pour les agents d’IA : concevoir des approbations qui réduisent les risques sans bloquer le travail
Une politique d’approbation utile ne consiste pas simplement à ajouter un bouton « approuver ». Elle doit préciser quelles actions sont suspendues, quels éléments de preuve le réviseur reçoit, qui peut décider et ce qui se passe en l’absence de réponse. Ce guide propose une méthode opérationnelle pour transformer un flux d’agent en contrôles vérifiables et proportionnés au risque.
22 sept. 2026
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Agents avec outils : concevoir les autorisations, la mémoire et la reprise après échec sans perdre le contrôle
Un guide pour décider du degré d’autonomie à accorder à un agent qui consulte des systèmes ou exécute des actions. Il explique comment délimiter les outils, les autorisations, la mémoire, les validations humaines, la reprise et l’audit avant le passage en production.
19 sept. 2026
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