Monitoring en temps réel change la donne pour les équipes d'agents IA autonomes

Les agents IA performants en test échouent parfois en production : un monitoring en temps réel devient indispensable pour détecter dégradation et anomalies. Cette approche va au-delà des métriques statiques : elle capture les écarts de comportement et les régressions progressives. Une équipe peut surveiller des dizaines d'agents autonomes avec des alertes contextuelles plutôt que des tableaux de bord statiques.