L'évaluation des systèmes probabilistes est l'un des défis les plus critiques de l'IA en production. Les tests traditionnels échouent car un modèle peut donner la bonne réponse pour les mauvaises raisons. Le Trace Grading d'AgentKit change radicalement la donne en analysant non seulement le résultat final, mais l'intégralité du processus de raisonnement.
Le problème de l'évaluation traditionnelle
Les tests classiques (input/output) reposent sur l'hypothèse déterministe : pour une entrée donnée, on attend une sortie spécifique. Cette approche s'effondre avec l'IA générative pour plusieurs raisons critiques.
Réponse correcte, raisonnement invalide
Un agent peut arriver à la bonne conclusion en utilisant des outils incorrects ou en ignorant des étapes critiques de validation.
Fragilité cachée
Un workflow qui réussit sur des cas de test peut échouer de manière imprévisible en production si les étapes intermédiaires sont défaillantes.
Boîte noire opaque
Impossible de diagnostiquer pourquoi un agent a échoué sans visibilité sur le processus interne de décision.
Le problème fondamental
Évaluer uniquement la réponse finale revient à juger un étudiant uniquement sur son résultat sans vérifier son raisonnement. Cela ne garantit ni la robustesse ni la reproductibilité du système.
Architecture du Trace Grading : La Granularité Opérationnelle
Le Trace Grading analyse la trace complète d'exécution : le raisonnement multi-tours, les appels d'outils, les nœuds logiques parcourus. Il identifie précisément le point de défaillance dans le workflow agentique.
1. Capture de la trace complète
Chaque exécution d'un workflow génère une trace structurée contenant :
- Entrées/Sorties de chaque nœud : Données reçues et produites
- Étapes de raisonnement : Processus de décision interne du modèle
- Appels d'outils : Quels outils ont été invoqués, avec quels paramètres et quels résultats
- Transitions logiques : Quelle branche a été empruntée dans les nœuds conditionnels
2. Définition des graders (évaluateurs)
Les graders sont des critères de succès définis pour chaque nœud du workflow. Deux types principaux :
- Graders Programmatiques : Assertions déterministes (ex: "le code généré doit compiler", "l'API doit retourner HTTP 200")
- Graders Basés sur l'IA : Utilisation d'un modèle (souvent GPT-4) pour juger qualitativement l'output d'un nœud (ex: "le résumé est-il fidèle au document source?")
3. Évaluation granulaire et scoring
Chaque nœud reçoit un score (pass/fail ou 0-100) basé sur ses graders. Le système fournit :
- Taux de réussite global : Pourcentage de workflows passant tous les graders
- Taux de réussite par nœud : Identification des points de défaillance fréquents
- Analyse de régression : Détection de dégradations entre versions
Mise en place opérationnelle : datasets et graders
Étape 1 : Construction des golden sets
Les Golden Sets sont des ensembles de cas de test représentatifs qui couvrent :
Cas nominaux
Scénarios d'utilisation standard avec des données valides
Cas limites (edge cases)
Données ambiguës, manquantes ou malformées
Cas de régression
Scénarios où l'agent a échoué historiquement
Adversarial cases
Tentatives de jailbreak ou d'injection de prompt
Étape 2 : Définition des critères de succès
L'interface collaborative d'AgentKit permet aux équipes de définir des graders pour chaque nœud critique :
Exemple (Nœud de Recherche) : "Les résultats de recherche doivent contenir au moins 3 sources pertinentes avec un score de similarité > 0.7"
Exemple (Nœud de Génération) : "Le code généré doit passer les linters (pylint score > 8.0) et tous les tests unitaires"
Boucle d'optimisation continue : de l'évaluation à l'amélioration
La plateforme boucle la boucle entre l'évaluation et l'amélioration en suggérant automatiquement des prompts optimisés basés sur les scores des graders et des traces d'échec.
Cycle d'amélioration itératif
Exécution & échec
Un workflow échoue sur 15% des cas du Golden Set
Diagnostic granulaire
Le Trace Grading révèle que le Nœud 3 (Classification) a un taux d'échec de 60% sur les cas ambigus
Optimisation ciblée
L'équipe améliore le prompt du Nœud 3 pour mieux gérer l'ambiguïté (ajout d'exemples few-shot)
Validation
Nouvelle évaluation : le taux de réussite global passe de 85% à 97%
Avantage concurrentiel et multi-modèles
Le Trace Grading est le principal atout pour les entreprises nécessitant une haute fiabilité. Carlyle a amélioré la précision de 30% en identifiant et corrigeant systématiquement les défaillances de raisonnement.
Capacité unique : Évaluation de modèles tiers
Un avantage méconnu du Trace Grading est sa capacité à évaluer des modèles non-OpenAI. Vous pouvez :
- Comparer les performances de GPT-5 Pro vs. Claude 3.5 Sonnet vs. Llama 3.3 70B sur votre Golden Set spécifique
- Identifier quel modèle est le plus fiable pour chaque nœud de votre workflow (optimisation coût/performance)
- Positionner AgentKit comme un hub d'assurance qualité multi-fournisseurs
Continuez votre exploration
Voulez explorer les meilleures pratiques d'évaluation pour vos agents ?
Apprenez-en plus sur la construction de Datasets d'évaluation robustes dans AgentKit.