Observabilité de l'IA
Surveillance, traçage, évaluation et audit de chaque agent et de chaque workflow — chaque action journalisée de manière immuable, tokens, coûts et latence visibles, qualité et hallucinations mesurées — pour que l'IA à l'échelle de l'organisation reste redevable.
Tracer chaque action
Traçage de bout en bout des agents et des workflows — chaque étape, appel d'outil et décision est capturé pour que vous voyiez exactement ce qui s'est passé.
Visibilité sur le coût, les tokens et la latence
Visibilité en direct sur la consommation de tokens, le coût et la latence des agents et des workflows, pour que les dépenses et les performances de l'IA restent sous contrôle.
Évaluations de qualité et d'hallucination
Évaluation continue de la qualité des sorties et des hallucinations, pour mesurer si l'on peut faire confiance aux réponses de l'IA — et pas seulement qu'elles ont été produites.
L'observabilité de l'IA (aussi appelée observabilité des LLM) est la surveillance, le traçage, l'évaluation et l'audit des agents et des workflows IA en production. Sur l'AI OS, cela signifie que chaque action d'agent est consignée dans une piste d'audit immuable avec le contexte d'acteur et d'IP, que la consommation de tokens, le coût et la latence sont visibles de bout en bout, et que les sorties sont évaluées en continu pour la qualité et les hallucinations — afin que l'IA à l'échelle de l'organisation reste redevable, débogable et sous contrôle.
Vous ne pouvez pas gouverner ce que vous ne voyez pas. À mesure que les agents et les workflows agissent dans toute l'organisation, vous devez savoir ce qu'ils ont fait, ce que cela a coûté, quelles ont été leurs performances et si leurs réponses sont dignes de confiance. L'observabilité de l'IA donne cette visibilité à l'AI OS : traces complètes de chaque étape d'agent et de workflow, audit immuable de chaque action, métriques en direct de tokens, de coût et de latence, et évaluations de qualité et d'hallucination. C'est la même mécanique qui alimente la gouvernance et la conformité — transformant l'IA d'une boîte noire opaque en un système redevable que vous pouvez surveiller, déboguer et prouver.
Observabilité de l'IA dans la plateforme Scrydon
Une architecture souveraine unique et intégrée. Voici où se situe Observabilité de l'IA — mis en évidence au sein de la pile complète avec laquelle il fonctionne.
L'AI OS pour les humains et les agents IA
Couche d'ontologie et couche sémantique : un modèle unique et connecté pour vos données, connaissances et processus
Le meilleur des data lakes, des entrepôts de données et de la recherche réuni
Agents IA, flux de travail et automatisations qui s'exécutent à travers vos systèmes
Intégrez via A2A, MCP, systèmes existants et sources de données
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Fondations Souveraines
Surveillance, traçage, évaluation et audit
L'observabilité de l'IA instrumente chaque agent et chaque workflow de la plateforme. Chaque action est tracée et journalisée, les performances et le coût sont mesurés, et les sorties sont évaluées sur leur qualité — pour que les personnes responsables de l'IA puissent voir ce qu'elle fait, pourquoi et avec quelle efficacité, en temps réel comme a posteriori.
Traçage distribué — Suivez une requête à travers les agents, les appels d'outils et les étapes de workflow, de bout en bout, pour repérer facilement les échecs et les étapes lentes.
Audit immuable — Chaque action d'agent et de workflow est journalisée de manière immuable et interrogeable, avec le contexte complet d'acteur et d'IP et les champs sensibles caviardés.
Métriques de coût et de performance — La consommation de tokens, le coût et la latence sont suivis par agent, workflow et modèle, pour que les dépenses et les SLA restent visibles.
Évaluations de qualité et d'hallucination — Les sorties sont évaluées sur leur exactitude, leur ancrage et leurs hallucinations, pour que la qualité soit mesurée en continu plutôt que présumée.
Une IA redevable à l'échelle de l'organisation
Lorsque l'IA s'exécute dans toute l'organisation, l'opacité est un risque : dérive non détectée, dérive des coûts, échecs silencieux et réponses que personne ne peut retracer. L'observabilité de l'IA supprime cette opacité. L'audit immuable, le traçage et l'évaluation qui rendent l'IA débogable la rendent aussi redevable — en fournissant les éléments de preuve qu'exigent la gouvernance et la conformité, et la visibilité dont les équipes ont besoin pour exploiter l'IA en toute sécurité. L'observabilité est ce qui vous permet de faire confiance à l'IA à l'échelle de l'organisation en production, et pas seulement dans une démonstration.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que l'observabilité de l'IA ?+
En quoi l'observabilité des LLM diffère-t-elle de la surveillance traditionnelle ?+
Puis-je suivre le coût, les tokens et la latence de l'IA ?+
Comment l'observabilité aide-t-elle à détecter les hallucinations ?+
Quel est le lien entre l'observabilité de l'IA, le LLMOps et l'AIOps ?+
Existe-t-il une piste d'audit complète des actions des agents ?+
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