Une feuille de route pour des agents IA évolutifs dans les entreprises modernes

En collaboration avec:

Johnny Chivers, EMEA AWS Technical Director
Aidan Caffrey, Distinguished Architect and UK FS Data and AI Engineering Lead

1. Maintenir un état système cohérent 
   Au fur et à mesure que les agents IA se multiplient au sein d’un système, il devient difficile de gérer une source de vérité unique et fiable. Les intégrations traditionnelles synchrones de service à service ajoutent souvent de la latence et de la complexité, créant des goulets d’étranglement qui entraînent des défaillances partielles ou des ralentissements. Pour les entreprises traitant des transactions financières ou des données règlementées (p. ex. dans le secteur de la santé), la gestion cohérente de l’état et un temps d’arrêt minimal sont indispensables. 
2. Surmonter les goulets d’étranglement liés à l’évolutivité 
   De nombreux systèmes pilotés par l’IA ont du mal à s’adapter aux pics de demande. Les intégrations de services directs peuvent enfermer les systèmes dans des contraintes architecturales rigides, ce qui limite la capacité à faire évoluer les composants de manière indépendante. En outre, le traitement de gros volumes d’événements tout en préservant la cohérence des données constitue souvent un goulot d’étranglement. Il en résulte un système qui ne peut pas s’adapter de manière transparente aux pics de trafic ou aux augmentations saisonnières. 
3. Conformité réglementaire et observabilité 
   Dans les secteurs fortement règlementés, chaque transaction doit être vérifiable. Les décisions basées sur l’IA nécessitent traçabilité et explicabilité. Maintenir l’observabilité afin de détecter les dérives des modèles, les biais potentiels ou les anomalies, ajoute souvent une surcharge supplémentaire au système, nécessitant une journalisation robuste et des journaux d’événements facilement vérifiables. 

Pour relever ces défis, nous proposons un processus axé sur les évènements regroupant : 

• Apache Kafka pour la messagerie asynchrone et l’enregistrement des événements. 
• Coordination basée sur BPMN (p. ex. Camunda 8 powered by Zeebe) pour gérer les flux de travail et les arbres de décision à long terme. 

Au lieu d’appels directs entre les services IA, chaque événement est publié sur Kafka, permettant aux agents et services de fonctionner de manière asynchrone. Avantages clés : 

• Évolutivité sans faille 
  Les composants individuels (p. ex. les services de conversion de la parole en texte ou de détection des fraudes) évoluent de manière indépendante en fonction du débit des messages. En cas de pic soudain (jour de pointe, vente flash de commerce électronique), seuls les composants concernés doivent être adaptés. 
• Résilience et tolérance aux défaillances 
  Avec le journal d’événements de Kafka, le système peut rejouer les événements après des périodes d’indisponibilité ou des perturbations. C’est essentiel dans des secteurs règlementés comme la finance et la santé, où la perte de données est inacceptable. 
• Séparation claire des préoccupations 
  L’orchestration basée sur BPMN gère le flux des processus métier, tandis que les agents IA se concentrent sur l’analyse et la prise de décision. Cette conception modulaire réduit la complexité et améliore la maintenabilité. 

1. Un processus métier de longue durée est modélisé dans BPMN (p. ex. l’octroi de prêts ou un support client complexe basé sur la voix). 
2. Chaque étape du processus est mise en correspondance avec les événements qui circulent dans les thèmes Kafka. 
3. Les agents IA s’abonnent aux sujets Kafka pertinents, traitent les événements (p. ex. exécutent un modèle d’apprentissage automatique) et publient les résultats sur Kafka. 
4. Le moteur BPMN est à l’écoute d’événements spécifiques pour faire passer le flux de travail à l’étape suivante, de manière totalement découplée des services d’IA eux-mêmes. 

Grâce à ce couplage lâche, les entreprises peuvent adapter individuellement les tâches IA, la logique métier ou les étapes de conformité sans impacter l’ensemble du système. 

1. Évolutivité de l’IA conversationnelle 
   Une application d’IA conversationnelle utilise Azure Speech Services pour des interactions vocales en temps réel. Les flux audio sont envoyés vers Kafka, déclenchant des services distincts pour la conversion parole-texte, la génération de réponses contextuelles et la transformation texte-parole. Chaque résultat est publié sous forme d’événement, permettant aux microservices de réagir de manière asynchrone. En découplant chaque étape, le système s’adapte horizontalement à des milliers de sessions simultanées tout en maintenant une faible latence. 
2. Modèles d’IA directe de voix à voix 
   Dans les configurations avancées, les modèles d’IA traitent directement les entrées vocales et génèrent des sorties vocales synthétiques en temps réel, sans passer par des intermédiaires textuels. Par exemple, des cadres comme WaveNet de Google, Whisper d’OpenAI, ou SeamlessM4T de Meta gèrent l’audio en entrée et en sortie. 
   • Flux axé sur les évènements : les thèmes Kafka gèrent chaque étape (traitement de l’entrée vocale, reconnaissance de l’intention, génération de la réponse, synthèse vocale) de manière asynchrone. 
   • Évolution et latence : l’informatique en périphérie, l’accélération GPU et la diffusion en continu basée sur WebRTC peuvent encore réduire les délais du réseau. 
   • Gestion du contexte : Redis ou des systèmes de stockage en mémoire similaires fournissent une « mémoire de session », permettant à l’agent IA de se souvenir du contexte de l’utilisateur, ce qui rend possible des conversations fluides et semblables à celles entre humains. Cette architecture supporte des milliers de conversations simultanées avec une latence ultra-faible, idéale pour le support client, les assistants numériques vocaux et les applications IoT sans contact. 
3. Conformité réglementaire dans le secteur bancaire 
   Une banque mondiale applique les mêmes principes architecturaux pour le reporting Basel III/IV. Les systèmes de trading publient de grands volumes de données sur Kafka dans divers formats. Un orchestrateur de flux de travail BPMN (Camunda 8) coordonne les agents IA qui standardisent et valident les données. Redis garantit un traitement idempotent, empêchant le traitement en double des événements. Pendant ce temps, l’orchestration de conteneurs (Kubernetes) ajuste automatiquement l’infrastructure en fonction des volumes d'échanges, garantissant ainsi une optimisation des coûts. L’ensemble du pipeline est entièrement contrôlable, ce qui est essentiel pour répondre aux exigences réglementaires.