L'IA agentique décrit des systèmes qui ne se contentent pas de répondre à des invites – ils planifient, agissent et apprennent dans les limites établies pour obtenir des résultats. Au lieu d'un modèle statique qui renvoie du texte, un système agentique décompose les objectifs en tâches, choisit des outils, exécute des étapes, surveille les résultats et s'adapte.Continuer la lecture
L'IA agentique passe des démonstrations aux opérations quotidiennes en matière de sécurité et de fraude. Avant de lui confier les clés de flux de travail à enjeux élevés – tri des alertes, acheminement des cas, blocage des transactions – vous avez besoin de politiques claires, de garde-fous et de télémétrie.Continuer la lecture
L'observabilité agentique alimentée par l'IA transforme la télémétrie bruyante en actions guidées et axées sur les résultats. Au lieu de notifier les ingénieurs avec des alertes brutes, une couche agentique apprend l'intention du système (SLO, runbooks, seuils de risque), planifie les étapes suivantes, choisit les outils et exécute – ou demande une approbation – tout en conservant une piste d'audit complète.Continuer la lecture
L'IA agentique fait passer les systèmes intelligents de la prédiction passive à l'action ciblée. Au lieu de renvoyer une seule réponse, un agent perçoit le contexte, décompose les objectifs en tâches, sélectionne les outils, exécute les étapes, mesure les résultats et itère – tout en respectant les garde-fous que vous avez définis.Continuer la lecture