Pourquoi Utiliser Plusieurs Agents IA ?

• Biais de Perspective — Un seul modèle optimise pour un objectif et peut ignorer des considérations importantes
• Angles Morts — Les modèles peuvent manquer des patterns hors de leur expérience d'entraînement
• Excès de Confiance — Les modèles fournissent souvent des réponses confiantes même avec une incertitude élevée
• Manque de Délibération — Les modèles uniques ne débattent pas avec eux-mêmes

Comment Fonctionnent les Systèmes Multi-Agent ?

Phase 1 : Analyse Initiale

Chaque agent analyse le problème depuis sa perspective spécialisée.

Phase 2 : Interrogatoire Croisé

Les agents contestent les conclusions des autres. L'agent de risque peut questionner les hypothèses optimistes.

Phase 3 : Synthèse

Un agent de synthèse intègre les perspectives en une recommandation cohérente.

Phase 4 : Vérification de Gouvernance

Un agent final vérifie la conformité réglementaire et légale avant la sortie.

Types d'Agents dans les Systèmes Multi-Agent

Type d'Agent	Rôle	Perspective
Agent Analyste	Analyse de données et reconnaissance de patterns	Que disent les données ?
Agent de Risque	Identification et évaluation des risques	Qu'est-ce qui pourrait mal tourner ?
Agent Stratégie	Optimisation des objectifs stratégiques	Qu'est-ce qui fait avancer nos objectifs ?
Agent Conformité	Vérification réglementaire et politique	Est-ce autorisé ?
Agent Arbitre	Synthèse et résolution de conflits	Quelle est la meilleure décision globale ?

Avantages pour les Industries Réglementées

• Explicabilité Améliorée — Le format de débat fournit un raisonnement en langage naturel
• Qualité de Décision Améliorée — Multiples perspectives détectent les erreurs
• Conformité Intégrée — Agents de gouvernance dédiés
• Pistes d'Audit — La délibération complète est enregistrée