De 15 à 90 % de fiabilité sur vos agents IA grâce au context engineering, Claire Gouze

Tes features IA en production ne donnent pas la fiabilité espérée et ton réflexe naturel c'est d'améliorer les prompts et complexifier le harness. Mais si le sujet était ailleurs ?Claire Gouze est la cofondatrice et CEO de nao Labs où elle construit le premier agent open source dédié à l'analyse de données.Sur ses propres agents, elle est passée de 15 % à 90 % de fiabilité grâce au context engineering.Dans cet épisode, elle explique :Pourquoi un agent qui échoue est souvent le reflet d'ambiguïtés que ton équipe n'a jamais clarifiées sur sa propre data.La méthode concrète pour mesurer la fiabilité d'un agent en production : tests unitaires, ordres de grandeur réalistes, et ce qu'il faut tester en priorité.Le shift de fond : passer d'un monde où l'on jugeait le code à un monde où l'on juge l'output, et ce que ça change dans notre façon de construire les produits.Pour recevoir mes analyses et ne pas manquer les prochains épisodes, pense à t'abonner à la newsletter sur justaclick.fr Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.