Qu’est-ce qu’un plan de contrôle des agents ?

Chaque agent individuel opère dans le « plan de données », où il exécute des tâches et interagit avec des outils. Le plan de contrôle se situe au-dessus de cette couche en tant que centre de contrôle centralisé, définissant comment les agents sont déployés, comment ils travaillent ensemble et les règles qui guident leur comportement. Plutôt que de se concentrer sur le comportement d’un seul agent, le plan de contrôle se concentre sur le fonctionnement de plusieurs agents dans le cadre d’un système d’intelligence artificielle plus vaste.

Dans une étude récente de l’Institute for Business Value d’IBM, 96 % des entreprises ont indiqué qu’elles utilisaient déjà des agents IA d’une manière ou d’une autre. Au fur et à mesure que les agents IA sont adoptés par les équipes et les cas d’utilisation, la fragmentation est présente dès le départ. Les agents sont souvent construits avec des frameworks différents, connectés à des sources de données distinctes et régis par des règles incohérentes. Le plan de contrôle fournit un moyen commun de coordonner et de superviser cette activité, permettant aux entreprises de gérer les agents de manière cohérente au fur et à mesure de leur évolution.

Dans la pratique, le plan de contrôle sert d’intermédiaire entre les agents et les systèmes dont ils dépendent. Il route les requêtes, impose les permissions et applique des politiques avant l’exécution des actions. Il offre également une visibilité sur le comportement des agents en production, notamment leurs performances, leur utilisation et les résultats.

Cette approche permet de faire fonctionner les agents comme un système coordonné plutôt que comme une collection de composants isolés. Les équipes peuvent appliquer des politiques cohérentes, contrôler l’accès aux outils et aux données, et surveiller le comportement des agents au fil du temps. Dans les environnements d’IA d’entreprise, cette structure soutient des écosystèmes d’IA agentique plus larges où plusieurs systèmes d’IA interagissent. Le plan de contrôle prend également en charge l’itération en permettant la création de versions, les tests et le déploiement contrôlé des agents au fur et à mesure de leur évolution.

Il est utile de distinguer un plan de contrôle des agents d’un protocole de contexte de modèle (MCP) parce qu’ils opèrent à des niveaux différents :

• Un plan de contrôle des agents orchestre et gouverne la coordination au niveau du système, le contrôle et la gestion du cycle de vie entre agents et services.
• Un MCP définit comment le contexte, les outils et les données sont structurés et transmis dans un modèle lors d’une seule interaction.

Le plan de contrôle se concentre sur la manière dont les agents opèrent au sein d’un système plus large, tandis que le MCP se concentre sur la manière dont un modèle traite une demande spécifique.

Les développeurs l’utilisent pour créer et tester les workflows des agents. Les équipes chargées de la plateforme l’utilisent pour gérer l’infrastructure et appliquer les normes. Les équipes commerciales et des opérations l’utilisent pour soutenir la conformité, la sécurité et la responsabilité.

Un plan de contrôle des agents constitue la base permettant d’exploiter les agents de manière structurée et évolutive. Il permet une coordination entre les systèmes, établit un contrôle cohérent et rend le comportement de l’agent observable et gérable sur le long terme.

Les plans de contrôle des agents façonnent la manière dont le travail est organisé et exécuté dans des environnements reposant sur des agents IA, surtout à mesure que les entreprises adoptent des systèmes multi-agents. Dans ces systèmes, le travail est coordonné entre des groupes d’agents plutôt que géré par des outils ou des workflows isolés. Le plan de contrôle définit comment les tâches sont attribuées, comment les agents interagissent et comment les sorties sont validées. Cette structure modifie la manière dont les équipes conçoivent les processus et gèrent les résultats.

Sans plan de contrôle, les entreprises sont confrontées à une prolifération d’agents IA, qui se développent de manière non coordonnée et non gérée. Dans l’étude IBV, 94 % des entreprises ont déclaré que la prolifération de l’IA augmentait les risques et la complexité en matière de sécurité. Cela peut accroître la pression en faveur de la consolidation des fournisseurs alors que les équipes tentent de simplifier les environnements fragmentés qui compliquent la mise à l’échelle de l’IA. Certains des défis les plus fréquents lors de l’adoption des agents IA sont :

• Fragmentation et IA cloisonnée : Les agents IA sont déployés au sein de fonctions individuelles telles que les RH, la finance ou l’informatique, alors que les processus d’entreprise s’étendent sur l’ensemble de ces fonctions. Cette déconnexion rend difficile l’obtention de résultats de bout en bout.
• Manque de coordination et d’orchestration : à mesure que le nombre d’agents augmente, il devient plus difficile de gérer leur manière d’interagir. Cet écart engendre des efforts redondants, des comportements incohérents et des expériences utilisateur fragmentées.
• Les risques d’une mauvaise gouvernance : en l’absence de garde-fous cohérents, les agents peuvent accéder à des données erronées ou prendre des mesures involontaires. Cela peut entraîner des problèmes de sécurité et une perte de contrôle.

Un plan de contrôle des agents résout ces problèmes en introduisant des normes, une coordination et une supervision communes. Il crée un mode de fonctionnement cohérent pour les agents au sein des équipes et des systèmes, ce qui réduit les doublons et améliore l’alignement. Cette structure facilite également le suivi des comportements et l’attribution de responsabilités.

Les plans de contrôle des agents influencent également la manière dont les entreprises gèrent le changement. Lorsque les agents sont mis à jour ou développés, le plan de contrôle permet de s’assurer que les changements respectent les processus définis. Ce système permet aux équipes de tester, approuver et déployer des mises à jour de manière contrôlée. Il réduit les perturbations et permet des opérations plus prévisibles au fur et à mesure que les systèmes évoluent.

Un plan de contrôle des agents est défini par un ensemble de capacités de base qui gèrent la manière dont les agents sont découverts, exécutés, gouvernés et maintenus. Ils soutiennent l’orchestration des agents IA à travers les systèmes et contribuent à garantir que les agents autonomes puissent fonctionner de manière fiable.

Ces capacités sont souvent regroupées en couches architecturales (telles que l’orchestration, la gouvernance ou l’observabilité), mais en pratique, elles fonctionnent ensemble comme un système cohérent. Comprendre les capacités d’un plan de contrôle des agents permet d’avoir une vision plus claire et plus directe de son fonctionnement.

Contribue à garantir que les agents et les utilisateurs sont authentifiés et autorisés, en appliquant les permissions à travers les systèmes et les sources de données. Ce contrôle inclut l’application du principe du moindre privilège pour limiter l’accès aux données sensibles.

Maintient un catalogue centralisé d’agents et d’outils disponibles, permettant la découverte, la réutilisation et l’invocation cohérente. Cette fonctionnalité prend également en charge l’intégration de nouveaux agents IA sur différentes plateformes d’agents et peut inclure des modèles prédéfinis pour standardiser la configuration.

Gère l’exécution des actions des agents et des appels d’outils, y compris la gestion des entrées, le traitement des sorties, les relances et la gestion des erreurs. Cela offre une gestion du comportement au moment de l’exécution et permet de s’assurer que les actions sont traitées en temps réel si nécessaire.

Prend en charge le cycle de vie complet des agents et des outils, y compris la gestion des versions, les tests, le déploiement et les mises à jour. Il conserve également des pistes d’audit pour suivre les changements au fil du temps.

Applique des règles qui régissent le comportement des agents, telles que les outils pouvant être utilisés, les données accessibles et les actions autorisées. Ces politiques contribuent à réduire les risques et à limiter l’exposition aux vulnérabilités.

Dirige les requêtes entrantes vers l’agent, l’outil ou le workflow approprié en fonction du contexte, de l’intention et des règles du système.

Gère la façon dont les agents stockent, récupèrent et partagent la mémoire entre les tâches, les sessions et les workflows.

Capture les journaux, les indicateurs et les traces qui offrent une visibilité sur le comportement, les performances et les résultats du système pour la surveillance et le débogage des agents IA. Cette fonctionnalité est essentielle à l’observabilité des agents IA.

Les capacités décrites dans la section précédente donnent un aperçu de ce que peut faire un plan de contrôle agentique. Dans la pratique, ces fonctionnalités sont mises en œuvre par le biais d’un ensemble de composants de base de la plateforme, parfois décrits comme un système d’exploitation pour agents, qui définissent la manière dont les agents sont conçus, déployés et gérés à grande échelle.

Ensemble, le tout garantisst que les workflows restent fiables, sécurisés et adaptables à mesure que la complexité augmente. Le plan de contrôle coordonne l’exécution, tandis que les systèmes d’exécution sous-jacents exécutent les tâches.

• Orchestration à l’exécution : le système doit recevoir et interpréter les demandes entrantes, puis coordonner leur exécution entre les agents, les modèles et les outils externes. Cette orchestration est généralement mise en œuvre via des interfaces de programmation d’applications (API), des architectures pilotées par événements et des moteurs de workflow qui gèrent les processus et dépendances en plusieurs étapes.
  
  
• Exécution et accès aux outils : la plateforme fournit un environnement contrôlé pour l’exécution des actions de l’agent et l’interaction avec des outils et des services externes. Cet environnement comprend des interfaces standardisées, la validation des entrées et des sorties, ainsi que des mécanismes de gestion des erreurs et des relances.
  
  
• Couche d’accès et d’intégration : une passerelle unifiée permet aux agents d’accéder de manière cohérente aux données, aux outils et aux systèmes externes. Cette couche simplifie l’intégration dans des environnements hétérogènes et centralise le traitement des demandes.
  
  
• Sécurité et autorisation : toutes les interactions entre les agents, les utilisateurs et les systèmes doivent être authentifiées et autorisées. Cette sécurité est généralement assurée par des systèmes d’identité, un accès basé sur des tokens et des autorisations appliquées de manière dynamique.
  
  
• Gestion de l’état et du contexte : il est essentiel de maintenir le contexte dans toutes les interactions pour assurer la cohérence du comportement des agents. Cela inclut un contexte de travail à court terme ainsi qu’un état à plus long terme, soutenus par des systèmes qui conservent et récupèrent des informations tout au long d’un workflow.
  
  
• Observabilité et évaluation : le plan de contrôle doit fournir une visibilité claire sur le comportement du système. Cette visibilité comprend la collecte de journaux, de métriques et de traces, puis la mise à disposition de ces informations à des fins de surveillance, de débogage et d’analyse.
  
  
• Application des politiques : les politiques doivent être appliquées activement à l’exécution plutôt que d’être traitées comme des définitions statiques. L’application nécessite une évaluation à l’exécution des actions des agents par rapport à des règles définies, afin de garantir que leur comportement reste conforme aux contraintes opérationnelles et de sécurité.
  
  
• Gestion du cycle de vie et des versions : ces composants prennent en charge le cycle de vie complet des agents, de la conception et du développement aux tests, au déploiement, à l’exploitation et à la surveillance. Les mécanismes de gestion des versions et de publication contrôlée garantissent que les mises à jour peuvent être introduites en toute sécurité sans perturber les systèmes existants.
  
  
• Évolutivité et fiabilité : le plan de contrôle doit continuer à fonctionner malgré une demande croissante et une défaillance partielle du système. Cette capacité exige une conception de système distribué, une gestion efficace du workload et des mécanismes de reprise progressive en cas de défaillance de composants.
  
  
• Registre des agents et des actifs : le plan de contrôle tient un registre des agents, des outils et des dépendances. Le registre permet aux équipes de découvrir, de réutiliser et de gérer ces actifs de manière centralisée, améliorant ainsi la cohérence et réduisant les doublons dans toute l’entreprise.

Les plans de contrôle des agents sont utilisés chaque fois que plusieurs agents IA doivent opérer de manière coordonnée, gouvernée et évolutive. Ils sont particulièrement pertinents dans des environnements où la fiabilité, la sécurité et la supervision sont essentielles. Les cas d’utilisation suivants illustrent comment les plans de contrôle façonnent les workflows réels.

Les plans de contrôle capturent les données sur les performances des agents et les utilisent pour affiner le comportement du système au fil du temps. Par exemple, si un agent de support escalade fréquemment certains problèmes, le plan de contrôle identifie le motif et met à jour le routage afin que des requêtes similaires soient traitées par un agent plus approprié.

Les plans de contrôle gèrent plusieurs agents de support qui traitent différents types de demandes via des applications et des interfaces de type copilote. Ils acheminent les requêtes, appliquent les directives de réponse et suivent les performances pour assurer un service cohérent entre les canaux. Si un client signale un problème de facturation par le biais du chat, le plan de contrôle achemine la demande vers un agent chargé de la facturation. Cette action limite l’accès aux données pertinentes du compte et enregistre l’interaction pour examen.

Les entreprises utilisent des plans de contrôle d’agents pour coordonner les agents à travers des processus métier en plusieurs étapes couvrant des systèmes tels que la gestion de la relation client (CRM),la planification des ressources d’entreprise (ERP) et les outils internes. Le plan de contrôle permet de s’assurer que chaque étape s’exécute dans le bon ordre et suit les règles définies.

Dans un workflow d’approvisionnement, par exemple, un agent recueille les estimations des fournisseurs, un autre évalue la tarification et un troisième soumet des approbations. Le plan de contrôle orchestre ces étapes, applique les politiques d’approbation et enregistre les décisions à des fins d’audit.

Les plans de contrôle permettent de s’assurer que le comportement des agents est conforme aux politiques internes et aux réglementations externes, une gouvernance qui est particulièrement importante dans les secteurs réglementés. Par exemple, dans les services financiers, un agent qui génère des recommandations d’investissement doit suivre des règles de conformité. Le plan de contrôle limite l’utilisation des données et enregistre les sorties pour examen réglementaire.

Dans des scénarios plus complexes, plusieurs agents travaillent ensemble sur une tâche partagée. Le plan de contrôle gère la répartition des tâches, l’échange d’informations et la combinaison des résultats. Cette forme de collaboration multi-agents permet une résolution coordonnée de problèmes entre agents.

Par exemple, dans un workflow de recherche, un agent recueille des données, un autre résume les résultats et un troisième produit un rapport. Le plan de contrôle coordonne le flux de données et permet à la sortie finale de répondre aux normes de qualité.

Les agents s’appuient souvent sur des systèmes externes pour accomplir leurs tâches. Le plan de contrôle régit la manière dont les outils et les API sont sélectionnés et utilisés, garantissant ainsi un séquençage correct et une exécution sûre.

Par exemple, un agent commercial met à jour un dossier client et envoie un e-mail de suivi. Le plan de contrôle coordonne la mise à jour du CRM et déclenche le service de messagerie, appliquant les règles d’accès et de mise en forme.

Les plans de contrôle offrent un moyen structuré de gérer les agents IA à mesure qu’ils évoluent dans les systèmes et les équipes. Leur valeur réside dans l’amélioration de la manière dont les agents sont contrôlés, coordonnés et observés dans les environnements de production. Ces avantages contribuent à soutenir les systèmes de niveau entreprise fonctionnant à grande échelle.

• Gouvernance centralisée : les politiques sont définies et appliquées en un seul endroit plutôt que d’être intégrées dans chaque agent, ce qui facilite le maintien de la conformité.
  
  
• Responsabilité claire : les actions peuvent être rattachées à des agents spécifiques, ce qui facilite l’audit et le suivi des responsabilités.
  
  
• Comportement cohérent : les règles partagées réduisent les variations dans la manière dont les agents exécutent les tâches, ce qui améliore la fiabilité.
  
  
• Adaptation continue : le suivi et le retour d’information permettent d’affiner en permanence les décisions d’acheminement et le comportement des agents.
  
  
• Utilisation efficace des ressources : les tâches sont acheminées vers les agents et les outils appropriés, ce qui permet de réduire les doublons et d’améliorer l’efficacité.
  
  
• Itération plus rapide : les agents peuvent être mis à jour et déployés dans le cadre de processus contrôlés, ce qui permet d’apporter des améliorations sans perturber les systèmes en service.
  
  
• Visibilité améliorée : les équipes peuvent voir ce que font les agents et leurs performances, ce qui permet d’identifier plus facilement les problèmes et de comprendre le comportement du système. Cette visibilité soutient également l’évaluation du ROI de l’IA au fil du temps.
  
  
• Opérations plus sûres : les contrôles d’accès et l’application des politiques limitent ce que les agents peuvent faire, réduisant ainsi le risque d’actions involontaires.
  
  
• Évolutivité : le plan de contrôle fournit une structure à mesure que le nombre d’agents augmente, évitant ainsi la fragmentation et la perte de contrôle.

La création d’un plan de contrôle d’agent nécessite bien plus que l’assemblage des composants. Cela implique des décisions délibérées concernant les limites du système, sa gouvernance et son fonctionnement à long terme. Les pratiques suivantes permettent de garantir l’efficacité du système au fur et à mesure de son développement.

• Définissez des limites claires : spécifiez ce qui appartient au plan de contrôle par rapport aux agents individuels pour éviter les chevauchements et les confusions.
  
  
• Concevoir pour la modularité : séparez les préoccupations telles que le routage et l’application des politiques afin que les composants puissent évoluer indépendamment.
  
  
• Permettre l’interopérabilité : concevez le plan de contrôle pour qu’il fonctionne avec différents modèles et outils, y compris des frameworks open source tels que LangChain et des systèmes construits sur des architectures de grands modèles de langage (LLM). L’interopérabilité comprend également la prise en charge de plusieurs fournisseurs, tels que OpenAI et Anthropic, afin d’éviter le verrouillage.
  
  
• Mettez en place une gouvernance dès le début : définissez des politiques d’accès et d’utilisation des données dès le départ afin d’éviter d’avoir à ajouter des contrôles ultérieurement.
  
  
• Prévoyez une supervision humaine lorsque cela est nécessaire : prévoyez un contrôle humain dans les scénarios à haut risque ou ambigus afin d’améliorer la fiabilité et la confiance.
  
  
• Planifier l’évolutivité : ces systèmes doivent permettre le déploiement dans des environnements comme AWS ou les plateformes Microsoft, s’intégrer à des outils comme GitHub et permettre l’accès via des interfaces telles qu’une interface de ligne de commande (CLI) ou un tableau de bord. Ces capacités soutiennent des initiatives organisationnelles plus larges et l’intégration avec des outils d’entreprise tels que LinkedIn.
  
  
• Donnez la priorité à l’observabilité : enregistrez les journaux et les métriques de l’activité de l’agent pour faciliter le débogage et l’analyse des performances.
  
  
• Sécurisez chaque étape : appliquez l’authentification et la validation à l’ensemble du système pour réduire les risques.
  
  
• Normaliser l’enregistrement : veillez à ce que tous les agents et outils soient enregistrés selon un processus cohérent afin d’améliorer la découverte et l’intégration.
  
  
• Soutenir la gestion du cycle de vie : incluez des processus de versionnement, de test et de déploiement afin de permettre des mises à jour sûres et prévisibles.
  
  
• Utilisez des boucles de rétroaction : affinez le routage et le comportement en fonction des données système et des retours des utilisateurs.