1. What distinguishes a multi-agent system from a modular single-agent system?

A multi-agent system (MAS) consists of multiple autonomous agents, each capable of making its own decisions, acting independently, and interacting with others. In contrast, a modular single-agent system has a centralized decision-maker that controls various modules, meaning it’s still one agent managing internal components rather than independent entities.

2. How do multi-agent systems compare to ensemble learning in traditional ML?

Multi-agent systems involve agents coordinating actions with each other, and adapting to their environment in real time. Ensemble learning combines multiple models (like random forests or boosting) to improve prediction accuracy, but these models operate independently and don’t communicate during runtime.

3. How can you ensure that agent communication remains interpretable and auditable?

To ensure agent communication is interpretable and auditable, all messages should be logged with structured formats such as JSON, including metadata like sender ID, timestamp, and message type. Using a centralized logging service or distributed trace system helps maintain transparency.

4. Can agents learn from each other in MAS? How is knowledge sharing handled?

Yes, agents in a MAS can learn from each other using shared data structures like a blackboard system or message passing protocols. The system must be designed with conflict resolution and update synchronization mechanisms to ensure consistency and avoid contradictory learning updates.

What infrastructure is needed to scale MAS?

To scale a multi-agent system, you need a distributed infrastructure with components like Kubernetes for container orchestration, message brokers (e.g., Kafka, RabbitMQ) for inter-agent communication, and distributed databases (like Redis or Cassandra) for shared state and memory.

Maîtriser les systèmes d’évaluation multi-agents en 2025

Rédigé par

Aryan Kargwal

Développeur IA, doctorant et créateur de contenu (newsletter edtr & Botpress)

Sommaire

Étape 1. le titre de l’étape s’affiche ici comme prévu

Résumé

Les systèmes multi-agents (MAS) reposent sur plusieurs agents IA qui collaborent pour résoudre des tâches complexes, comme la rédaction de rapports ou la gestion de centres de données.
Les MAS permettent aux agents de travailler de façon autonome et organisée, au lieu de tout confier à un seul agent qui doit tout gérer via des prompts.
Les systèmes d’évaluation multi-agents (MAES) sont des outils permettant d’analyser la performance des agents, individuellement et collectivement, dans des environnements MAS.
Évaluer un MAS, c’est examiner non seulement la performance de chaque agent, mais aussi la qualité de leur coopération et la façon dont ils échangent l’information.

Bienvenue dans l’univers passionnant des multi-agents ! Ces LLM révolutionnent la productivité en travaillant aux côtés des humains pour résoudre des problèmes complexes. De la rédaction de rapports au débogage de code, en passant par la gestion de centres de données, la capacité à créer des agents IA capables de collaborer efficacement incarne l’avenir du travail avec l’IA.

Comment évaluer le succès des systèmes multi-agents ? Évaluer un MAS (système multi-agent), c’est comme noter une course de relais : il faut juger non seulement chaque coureur, mais aussi la fluidité du passage de témoin.

Mais avant d’aller plus loin…

Qu’est-ce qu’un système multi-agents ?

Un système multi-agents regroupe plusieurs agents IA qui coopèrent dans un même environnement pour atteindre un objectif commun. Cet objectif peut nécessiter ou non la contribution de chaque agent.

Pourquoi ne pas simplement envoyer différents prompts à un même agent ? Les systèmes multi-agents permettent à plusieurs agents de travailler de façon autonome, en percevant et en décidant chacun pour accomplir la tâche de manière plus structurée et efficace.

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Qu’est-ce qu’un système d’évaluation multi-agents ?

Les systèmes d’évaluation multi-agents sont des outils, des wrappers ou des services permettant d’analyser le comportement des systèmes agentiques.

Ces systèmes ne se limitent pas à des mesures quantitatives comme la latence ou l’utilisation de tokens. Les méthodes modernes d’évaluation offrent une analyse plus fine des comportements agentiques, avec des indicateurs qualitatifs comme la cohérence ou la similarité sémantique avec la source.

Points clés à prendre en compte lors de l’évaluation des systèmes multi-agents

Évaluer un système multi-agents (MAS) exige de se poser les bonnes questions à chaque étape du processus. Ces aspects peuvent vous aider à repenser ou affiner la conception agentique de votre système :

1. Coopération et coordination

Vos agents collaborent-ils harmonieusement ou sont-ils désorganisés et source de chaos ? Par exemple, dans une base de données, les agents doivent coopérer pour éviter les conflits, comme l’écrasement de fichiers dynamiques utilisés par un autre agent.

2. Utilisation des outils et ressources

Les agents exploitent-ils efficacement les outils à leur disposition ? Si vous déployez un MAS pour l’analyse de données, les agents se répartissent-ils bien la charge ou y a-t-il des doublons ?

3. Scalabilité

Ajouter des agents peut améliorer ou dégrader un système. Les performances s’améliorent-elles avec l’échelle, ou les agents finissent-ils par se gêner mutuellement ? Trop de recoupements entre agents peut gaspiller des ressources de calcul précieuses.

Comment construire un système d’évaluation multi-agents ?

Pour mettre en place un cadre d’évaluation efficace de votre système multi-agents, plusieurs tâches sont nécessaires. Voici comment structurer votre pipeline :

Journaux d’interactions des agents : Suivez chaque décision, action et échange pour l’analyse.
Indicateurs d’évaluation : Définissez les métriques et référentiels pour les interactions agentiques.
Cadre d’évaluation : Choisissez le bon framework pour commencer à implémenter l’évaluation.

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1. Journaux d’interactions des agents

Il est essentiel d’assurer la traçabilité de chaque agent pour évaluer un système multi-agents. Générer des logs détaillant le raisonnement, les actions et leurs conséquences pour chaque agent permet de renforcer la robustesse du système.

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Ces journaux peuvent inclure des horodatages, des appels d’outils, des résultats générés ou des conversations internes. Voici un exemple de log d’une conversation d’agent déployé avec Botpress.

2. Indicateurs d’évaluation :

L’évaluation d’un MAS repose sur le choix des bons indicateurs et des outils pratiques pour mesurer la performance. Une fois les logs prêts, il faut déterminer quoi évaluer. Voici les principaux indicateurs pour analyser votre MAS :

Catégorie	Indicateur	Description
	Précision de l’attribution des tâches	Tâches confiées aux agents les plus compétents.
Collaboration	Latence de communication	Temps de réponse des agents (ms).
	Taux de réussite des outils	Pourcentage d’interactions réussies avec les outils (API/fonctions).
Utilisation des outils	Temps d’adaptation	Temps nécessaire pour s’adapter à de nouveaux outils (secondes).
	Précision de l’exécution des tâches	Exactitude des résultats des tâches (%).
Qualité des sorties	Cohérence des résultats	Cohérence logique des réponses générées.
	Débit	Nombre de tâches réalisées par heure par tous les agents.
Performance du système	Temps de récupération après erreur	Temps pour corriger une erreur (secondes).
Indicateurs éthiques	Indice d’équité	Répartition équitable des tâches/ressources.

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Lors de l’évaluation de ces systèmes, il est crucial de privilégier les indicateurs qui reflètent la collaboration, l’utilisation des outils et la qualité des résultats.

3. Cadre d’évaluation :

Pour choisir le framework qui collectera et compilera les indicateurs, vous trouverez facilement de nombreuses bibliothèques open-source. Regardons DeepEval, TruLens, RAGAs et DeepCheck, parmi les meilleurs frameworks pour l’évaluation :

Framework	Description	Atouts pour les MAS
DeepEval	Évalue les LLM avec des métriques personnalisables et une approche centrée sur les tâches et les données.	- Suit la contribution des agents. - Métriques personnalisables pour la collaboration MAS. - Intégration CI/CD pour des tests itératifs.
TruLens	Se concentre sur l’interprétabilité et l’alignement des résultats.	- Débogue la communication entre agents. - Garantit l’alignement avec les objectifs MAS. - Propose des métriques de pertinence contextuelle.
Ragas	Évalue les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG).	- Idéal pour les MAS utilisant RAG. - Suit la précision et la pertinence des réponses. - Évalue le contexte de données partagé.
DeepCheck	Garantit la transparence, l’équité et la robustesse de l’IA.	- Garantit l’équité dans les MAS. - Identifie les biais dans la prise de décision. - Visualise la transparence et la santé du MAS.

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Une fois votre cadre d’évaluation en place, il est temps de passer à l’action. Les indicateurs et analyses recueillis doivent guider l’amélioration de vos systèmes multi-agents :

Ajustez les protocoles de collaboration : Utilisez les métriques pour modifier la façon dont les agents interagissent et se répartissent les tâches.
Optimisez l’allocation des ressources : Les données issues des frameworks d’évaluation peuvent révéler des inefficacités dans l’utilisation des outils ou la répartition des ressources de calcul.
Anticipez les biais : Des vérifications régulières avec les cadres d’évaluation mentionnés garantissent que les résultats de votre MAS sont équitables et justes.

Améliorez votre pipeline d’automatisation grâce aux multi-agents

Les systèmes d’évaluation multi-agents sont essentiels pour créer des agents IA efficaces, fiables et adaptatifs. Que vous optimisiez des workflows, amélioriez la prise de décision ou gériez des tâches complexes à grande échelle, un cadre d’évaluation solide garantit la performance de vos systèmes.

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FAQ

1. Qu’est-ce qui distingue un système multi-agents d’un système modulaire à agent unique ?

Un système multi-agents (MAS) comprend plusieurs agents autonomes, chacun capable de prendre ses propres décisions, d’agir de manière indépendante et d’interagir avec les autres. À l’inverse, un système modulaire à agent unique possède un décideur centralisé qui contrôle différents modules : il s’agit donc toujours d’un seul agent gérant des composants internes, et non d’entités indépendantes.

2. Comment les systèmes multi-agents se comparent-ils à l’apprentissage par ensemble en ML traditionnel ?

Les systèmes multi-agents impliquent des agents qui coordonnent leurs actions entre eux et s’adaptent à leur environnement en temps réel. L’apprentissage en ensemble combine plusieurs modèles (comme les forêts aléatoires ou le boosting) pour améliorer la précision des prédictions, mais ces modèles fonctionnent de manière indépendante et ne communiquent pas pendant l’exécution.

3. Comment garantir que la communication entre agents reste compréhensible et traçable ?

Pour garantir que la communication entre agents soit compréhensible et traçable, tous les messages doivent être enregistrés dans des formats structurés comme JSON, avec des métadonnées telles que l’identifiant de l’expéditeur, l’horodatage et le type de message. L’utilisation d’un service de journalisation centralisé ou d’un système de traçabilité distribué permet d’assurer la transparence.

4. Les agents peuvent-ils apprendre les uns des autres dans un MAS ? Comment le partage de connaissances est-il géré ?

Oui, les agents dans un MAS peuvent apprendre les uns des autres en utilisant des structures de données partagées comme un système de tableau noir ou des protocoles d’échange de messages. Le système doit être conçu avec des mécanismes de résolution de conflits et de synchronisation des mises à jour pour garantir la cohérence et éviter les apprentissages contradictoires.

5. Quelle infrastructure est nécessaire pour faire évoluer un MAS ?

Pour faire évoluer un système multi-agents, il faut une infrastructure distribuée avec des composants comme Kubernetes pour l’orchestration des conteneurs, des courtiers de messages (par exemple Kafka, RabbitMQ) pour la communication entre agents, et des bases de données distribuées (comme Redis ou Cassandra) pour l’état et la mémoire partagés.