Boucle d'auto-amelioration d'agent
iaDéfinition
La boucle d'auto-amelioration d'agent est un cycle par lequel un agent IA evalue ses propres resultats, identifie ses erreurs et ajuste son comportement futur sans intervention humaine directe a chaque iteration. Le mecanisme typique enchaine generation, critique et revision : l'agent produit une reponse, un module d'evaluation (parfois le meme modele en mode critique, parfois un modele juge distinct) note ou corrige cette reponse, puis l'agent regenere en integrant le retour. Des approches comme Reflexion ou le self-refine s'appuient sur ce principe, stockant les lecons apprises dans une memoire episodique reutilisee lors de taches similaires. Certains systemes vont plus loin en ajustant des poids via apprentissage par renforcement a partir de signaux de succes ou d'echec observes en production. Pour un DSI ou un RSSI, cette autonomie evolutive presente un interet de performance mais souleve un risque de derive non supervisee : l'agent peut converger vers des comportements optimisant un signal mal specifie plutot que l'objectif reel, phenomene connu sous le nom de reward hacking. La tracabilite des versions de comportement de l'agent devient alors critique pour l'audit, tout comme la mise en place de garde-fous limitant l'ampleur des ajustements autonomes autorises entre deux revues humaines.
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