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Des systèmes multi‑agents promettent d’automatiser le SRE, la finance, le juridique, la modernisation des bases et le triage sécurité. À l’échelle, la priorité se déplace toutefois vers la gouvernance de l’état et des outils. Tour d’horizon des modes opératoires, des limites connues et des contextes d’usage.
À l’échelle, l’état explose et la gouvernance d’outils prend le dessus
Vers le jour 100 d’exploitation, le principal frein n’est plus l’optimisation des invites mais la gestion des magasins d’état et la gouvernance du catalogue d’outils. Les agents accumulent des traces d’exécution, des jetons de brouillon et des lettres mortes qui gonflent bases relationnelles et magasins vectoriels. Sans politique TTL stricte, cette accumulation dégrade significativement les performances.
Sécurité applicative : reproduire et corriger, sous haute isolation
Pour les alertes SAST/DAST, un agent peut créer un conteneur éphémère isolé, consommer des signaux de Snyk, SonarQube ou Dependabot, puis tenter des exploits PoC non destructifs afin d’établir l’atteignabilité et l’exploitabilité. Si la vulnérabilité est confirmée, un agent peut générer une pull request de remédiation, lancer la batterie de tests CI et joindre la trace de reproduction pour approbation par un ingénieur sécurité. Le risque majeur tient aux évasions de sandbox et aux charges autonomes destructrices, en particulier si l’isolation des conteneurs, les filtres de sortie réseau et les limites cgroup sont mal réglés. Ce dispositif vise des équipes AppSec confrontées à des milliers de faux positifs où la reproduction manuelle et le patching standard saturent la capacité.
Erreurs comptables: arithmétique déterministe et traçabilité obligatoires
Des agents peuvent parser factures, lettres de transport et déclarations en douane en schémas fortement typés via des parseurs JSON contraints, puis conduire un rapprochement à trois voies sur des ERP relationnels comme SAP ou NetSuite à l’aide de SQL paramétré. En cas d’écart fiscal ou de dérive de change, ils interrogent les référentiels fournisseurs, calculent des ajustements fractionnaires et rédigent des écritures avec traçabilité aux sources. La fiabilité dépend d’une arithmétique déterministe externalisée : les LLM ne garantissent pas des calculs exacts et l’injection de calculs dans le contexte du modèle introduit des erreurs d’arrondi cumulatives. Cette approche cible des groupes traitant des centaines de milliers de factures multi‑devises avec des taux d’exception élevés en file d’attente manuelle.
Contrats et conformité : comparer aux politiques, éviter la dérive sémantique
Des agents juridiques peuvent ingérer MSA, SOW et contrats dans une base graphe où clauses, définitions et obligations deviennent des nœuds reliés. Ils comparent les versions tierces aux directives internes, cartographient des responsabilités en aval comme plafonds d’indemnisation, souveraineté des données ou pénalités SLA, puis émettent des redlines structurées au niveau AST, avec citations, évaluations de risque et clauses de secours tout en préservant format et métadonnées. Le risque tient à la dérive sémantique et à une autorité « halluciné » : ignorer des définitions annexes peut faire qualifier à tort des responsabilités toxiques de standards. Ce cas s’applique aux opérations achats et juridiques avec des exigences telles que GDPR, HIPAA, SOC 2 ou DORA.
SRE automatisé : diagnostiquer, planifier, exécuter… avec coupe‑circuits
Des essaims multi‑agents peuvent ingérer traces, métriques et journaux afin de bâtir un graphe causal et isoler la cause avec un seuil de confiance empirique. L’orchestrateur prend des alertes Prometheus ou Datadog, un agent de triage exécute des diagnostics en lecture seule, puis un planificateur assemble une séquence de remédiation soumise à un moteur de politique comme Open Policy Agent avant exécution sur Kubernetes ou AWS, avec approbation humaine pour les actions à fort impact. Des mesures comme la réduction de trafic, le rollback canary ou le redémarrage de pools sont envisageables. Le principal écueil est l’absence d’idempotence et les boucles de rétroaction, par exemple un redémarrage massif de pods sans limite de taux déclenchant un effet de troupeau. Cet usage vise des microservices à haut débit où MTTD et MTTR pâtissent du triage humain sur des télémétries hétérogènes.
Moderniser des bases héritées : transpiler et vérifier la parité
Un agent de modernisation peut extraire la logique de PL/SQL ou T‑SQL, construire un AST et une lignée de données, puis transpiler vers une cible déclarative comme dbt ou PySpark. Dans un cadre en boucle fermée, le code généré est déployé en sandbox éphémère, des charges historiques s’exécutent en parallèle sur l’ancien et le nouveau moteur, et des diffs au niveau des octets et des distributions numériques valident la parité. Les difficultés proviennent des effets secondaires non déterministes et de l’état global caché des procédures héritées, qui reposent parfois sur variables de session implicites, niveaux d’isolation ambiants et déclencheurs non atomiques, absents des lacs de données distribués. Cet usage cible des migrations pluriannuelles où l’ingénierie inverse manuelle est un goulet critique.
