Septembre 2026
Livre blanc : Evaluation de l'IA agentique
Comment savoir si un agent IA accomplit correctement sa tâche ? La qualité de sa réponse finale ne suffit pas toujours : il faut aussi examiner les étapes suivies, les outils utilisés, le temps et les ressources consommés, ainsi que sa réaction face aux imprévus.
Avec ce livre blanc, le Hub France IA propose des repères pour mesurer la performance des agents IA, choisir des méthodes d’évaluation adaptées et suivre leur fonctionnement jusque dans les conditions réelles d’utilisation.
Le document s’adresse aux data scientists, aux développeurs d’agents IA et aux créateurs de solutions sans code, ainsi qu’aux équipes de test, d’infrastructure et de pilotage des coûts.
Publication
A propos
Évaluer un agent IA suppose d’observer à la fois ce qu’il produit et la manière dont il y parvient. Ce livre blanc présente les concepts, les indicateurs et les méthodes utiles pour analyser ses résultats, ses trajectoires, son efficacité et sa robustesse.
Il rassemble également un panorama d’outils d’observabilité et d’évaluation, des benchmarks, des exemples et une grille d’analyse multicritère. L’objectif : aider chaque organisation à construire une démarche d’évaluation adaptée à ses usages et à ses risques.
Grands chapitres :
- Concepts : comprendre la boucle agentique, les appels d’outils, les traces et les trajectoires qui permettent d’observer le comportement d’un agent IA.
- Métriques : mesurer la qualité des résultats, l’efficacité des étapes, les coûts, la latence, le choix des outils et la résilience de l’agent.
- Méthodologies d’évaluation : choisir une approche selon la tâche, les risques et les attentes des parties prenantes, de l’analyse des trajectoires aux simulations et à l’évaluation en production.
- Outils : découvrir les principales catégories de solutions pour la gouvernance, l’observabilité, le suivi et l’évaluation des agents IA.
- Benchmarks : explorer des évaluations consacrées aux agents généralistes, à l’utilisation d’outils, à la navigation web et aux tâches bureautiques, tout en comprenant les limites de leurs scores.
- Ouverture : prolonger la réflexion au-delà de la performance mesurée, vers l’adéquation aux objectifs, les garde-fous et la supervision des agents dans le temps.
Remerciements
Pilote du rapport :
- Amédée Potier, CTO – Konverso/EasyVista
Contributeurs :
- Alban Petit, AI Research Engineer – Konverso/EasyVista
- Amekoe Kodjo Mawuena, Analyst – AI Model Risk Mangement – BNP Paribas
- Arthur Babin, AI Engineer – AI – Konverso/EasyVista
- Benjamin Bosch, Model Risk Management – AI/ML – Société Générale
- Christos Katsoulakis, Model Risk Manager Data Science – Société Générale
- Elsa Beatriz Orozco Aleman, AI Framework Officer – Société Générale
- Eric Burel, Software engineer – LBKE
