Arrêtez de compter les tokens... Ce qui fait vraiment l’efficacité d’un agent IA
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Les agents IA ne se contentent plus de compléter quelques lignes de code. Ils explorent une codebase, modifient plusieurs fichiers, appellent des outils, lancent des tests… puis recommencent.
Cette autonomie a un coût. Alors, très vite, on regarde la consommation, le nombre de tokens, le prix du modèle.
Mais si nous optimisions le mauvais indicateur ?
L'efficacité d’un agent ne dépend pas seulement de ce qu'il consomme, mais de l'environnement dans lequel il travaille : contexte, instructions, outils, mémoire, garde-fous, critères de réussite et conditions d'arrêt. Autrement dit : de son harness, cette couche qui organise et contrôle son exécution.
Pourquoi certains agents tournent-ils en boucle ? Pourquoi trop de contexte peut-il dégrader leurs résultats ? Comment empêcher une petite erreur de se propager au fil des étapes ? Et surtout : comment relier ce qu'un agent consomme à la valeur qu'il produit ?
Ce talk propose de suivre l'évolution de nos pratiques : du Prompt Engineering au Context Engineering, puis au Loop Engineering. Non plus pour optimiser une requête isolée, mais pour concevoir toute la boucle dans laquelle l'agent analyse, agit, vérifie et ajuste.
Optimiser un agent, ce n'est donc pas simplement réduire sa consommation. C'est concevoir un système capable de progresser vers l'objectif, de produire de la valeur et de savoir quand s'arrêter, tout en donnant les moyens d'observer son comportement et de relier ses coûts aux résultats obtenus.
[BIO SPEAKER]
Audrey est Developer Advocate au sein de la DSI Harmonie Mutuelle, à l'intersection de la Developer Experience, de l'IA et du software engineering. Elle accompagne les équipes dans l'évolution de leurs pratiques, du développement assisté par IA aux nouveaux workflows agentiques, avec un intérêt particulier pour la façon dont ces outils transforment notre manière de concevoir, produire et maintenir le logiciel.