Alors, les agents IA sont partout maintenant. Et si vous envisagez d'en utiliser un (ou si vous le faites déjà), vous vous êtes probablement posé la grande question qui se profile : « Comment savoir si cette chose fonctionne vraiment ? » Il est assez facile de mettre en place un bot, mais lui faire confiance pour gérer correctement les problèmes des clients, respecter le ton de votre marque et ne pas causer de catastrophes en douce, c'est une autre paire de manches.
C'est exactement le problème qu'OpenAI essaie de résoudre avec une boîte à outils appelée OpenAI Agent Evals. Elle est conçue pour aider les développeurs à tester et à affiner leurs agents. Mais qu'est-ce que cela signifie vraiment pour vous ?
Laissons de côté le jargon. Ce guide vous donnera un aperçu direct et pratique d'OpenAI Agent Evals : ce que c'est, ce qu'il contient, à qui il s'adresse et où il pêche. Il s'adresse tout particulièrement aux équipes de support client et informatiques surchargées qui ont simplement besoin de quelque chose qui fonctionne, sans se lancer dans un projet d'ingénierie de six mois.
Que sont les OpenAI Agent Evals ?
Pour faire simple, OpenAI Agent Evals est un ensemble d'outils spécialisés pour les développeurs. Il fait partie de la plateforme de développement plus large d'OpenAI, AgentKit, et son unique but est de vous aider à tester et vérifier le comportement d'un agent IA que vous avez construit vous-même.
Voyez cela moins comme un tableau de bord de performance sophistiqué et plus comme une boîte de LEGO high-tech pour les tests d'assurance qualité. Il ne vous fournit pas un agent IA. Il vous donne les briques de base de bas niveau pour créer votre propre système de test pour un agent que vous avez codé de A à Z en utilisant les API d'OpenAI.
L'objectif principal ici est de permettre aux développeurs d'écrire du code pour vérifier si leurs agents suivent les instructions, utilisent les bons outils et atteignent certains critères de qualité. C'est une configuration puissante si vous construisez quelque chose de vraiment unique, mais c'est une fête où il faut « apporter son propre agent ». Vous devez construire l'agent, puis vous devez également construire tout le système pour le tester.
Les composants principaux du framework OpenAI Agent Evals
Le framework n'est pas une seule chose sur laquelle vous pouvez cliquer. C'est une collection d'outils pour les développeurs qui fonctionnent ensemble pour créer un cycle de test. Une fois que vous voyez comment les pièces s'emboîtent, il devient assez clair pourquoi c'est un outil pour les ingénieurs, et non pour le manager de support moyen.
Construire des cas de test avec des jeux de données dans OpenAI Agent Evals
Tout commence avec de bonnes données de test. Dans le monde d'OpenAI, cela signifie créer un « jeu de données ». Il s'agit généralement de fichiers JSONL, ce qui est juste une façon élégante de dire que c'est un fichier texte où chaque ligne est un cas de test autonome écrit dans un format de code spécifique. Chaque ligne peut contenir une entrée, comme un e-mail de client, et une « vérité terrain », qui est le résultat correct attendu, comme la bonne étiquette de ticket ou la réponse parfaite.
Voici le hic : la création, le formatage et la mise à jour de ces jeux de données est un travail entièrement manuel et technique. Vous ne pouvez pas simplement télécharger une feuille de calcul. Un ingénieur doit s'asseoir et créer soigneusement ces fichiers, en s'assurant qu'ils couvrent tous les scénarios que votre agent est susceptible de rencontrer. Si vos données de test sont mauvaises, vos tests sont inutiles. Il faut une tonne de planification et de codage juste pour se mettre sur la ligne de départ.
C'est à des années-lumière d'une plateforme comme eesel AI, qui se connecte à votre help desk et s'entraîne automatiquement sur des milliers de vos anciens tickets de support. Elle apprend votre ton, comprend les problèmes courants et voit à quoi ressemblent les résolutions réussies, tout cela sans que vous ayez à créer manuellement un seul cas de test.
La plateforme d'eesel AI automatise la formation en se connectant à diverses applications professionnelles, éliminant ainsi la nécessité de créer manuellement des jeux de données comme l'exige OpenAI Agent Evals.Exécuter des évaluations programmatiques et l'évaluation des traces avec OpenAI Agent Evals
Une fois que vous avez un jeu de données, vous pouvez commencer à exécuter des tests à l'aide de l'API Evals. Une fonctionnalité vraiment intéressante ici est l'« évaluation des traces ». Elle ne vous dit pas seulement si l'agent a obtenu la bonne ou la mauvaise réponse finale ; elle vous montre le processus de pensée de l'agent, étape par étape. Vous pouvez voir exactement quels outils il a décidé d'utiliser, dans quel ordre, et quelles informations il a transmises entre les étapes. C'est comme obtenir un rapport de diagnostic complet pour chaque exécution de test.
Mais encore une fois, tout cela se passe dans le code. Vous devez écrire des scripts pour lancer les tests, faire des appels API, puis analyser les fichiers JSON complexes qui reviennent pour comprendre ce qui n'a pas fonctionné. C'est une façon incroyablement puissante de déboguer, mais c'est un flux de travail conçu pour quelqu'un qui passe ses journées dans un éditeur de code, pas pour un chef d'équipe qui a juste besoin de voir si son bot est prêt à être lancé.
Comparez cela avec le mode simulation de eesel AI. Au lieu d'écrire du code, vous pouvez tester votre agent IA sur des milliers de vos vrais tickets historiques dans un environnement de test sécurisé. En quelques clics, vous pouvez voir exactement comment il aurait répondu, examiner sa logique en langage clair et obtenir une prévision claire de ses performances. Aucun diplôme en programmation n'est requis.
Le mode simulation d'eesel AI fournit une prévision claire et conviviale des performances de l'agent, contrastant avec l'évaluation des traces basée sur le code d'OpenAI Agent Evals.Utiliser l'optimisation automatisée des prompts dans OpenAI Agent Evals
La boîte à outils Evals comprend également une fonctionnalité d'optimisation automatisée des prompts. Après une série de tests, le système peut analyser les échecs et suggérer des modifications à vos prompts (les instructions de base que vous donnez à l'agent) pour améliorer ses performances. C'est une manière astucieuse de vous aider à affiner la logique interne de l'agent en essayant différentes façons de formuler vos instructions.
Bien que cela semble utile, ce n'est qu'une pièce d'un cycle de développement très technique et répétitif. Votre ingénieur exécute l'évaluation, épluche les résultats, obtient une suggestion de prompt, écrit un nouveau code pour l'implémenter, puis relance le tout. C'est une boucle continue qui nécessite une attention constante de votre équipe de développement.
Avec eesel AI, ajuster le comportement de votre IA est aussi simple que de taper dans une zone de texte. Vous pouvez ajuster sa personnalité, définir quand il doit escalader un ticket, ou lui dire comment gérer des situations spécifiques, le tout en langage clair. Vous pouvez ensuite lancer instantanément une nouvelle simulation pour voir l'impact de vos changements. Cela rend l'ajustement de votre agent rapide, facile et accessible à tous les membres de l'équipe.
eesel AI permet une personnalisation facile du comportement d'un agent via une interface simple, contrairement au cycle d'optimisation des prompts technique et lourd en code d'OpenAI Agent Evals.Qui devrait (et ne devrait pas) utiliser OpenAI Agent Evals ?
Cette boîte à outils est très puissante, mais elle est conçue pour un public très spécifique. Pour la plupart des équipes de support et informatiques, utiliser OpenAI Agent Evals, c'est comme si on vous donnait un moteur de voiture et une boîte à outils alors que tout ce que vous vouliez, c'était aller faire des courses.
L'utilisateur idéal d'OpenAI Agent Evals : les développeurs IA qui construisent de A à Z
Les personnes qui adoreront OpenAI Agent Evals sont les équipes d'ingénieurs et de développeurs en IA qui construisent des systèmes d'agents complexes et uniques en leur genre, en partant de zéro.
Nous parlons d'équipes qui tentent de reproduire des comportements d'IA complexes issus de publications de recherche académique, ou celles qui créent de nouveaux flux de travail qui ne correspondent à aucun produit existant. Ces utilisateurs ont besoin d'un contrôle absolu et granulaire sur chaque petit détail de la logique de leur agent, et ils sont parfaitement heureux de passer leurs journées à écrire et à déboguer du code.
Le défi d'OpenAI Agent Evals pour les équipes de support client et d'ITSM
La réalité quotidienne d'un responsable de support ou informatique ne pourrait être plus différente. Vos objectifs sont pratiques et immédiats : réduire le nombre de tickets répétitifs, aider votre équipe à travailler plus rapidement et satisfaire les clients. Vous n'avez probablement ni le temps, ni le budget, ni une équipe dédiée d'ingénieurs en IA pour passer des mois à construire une solution personnalisée.
OpenAI Agent Evals vous donne les pièces du moteur, mais c'est toujours à vous de construire la voiture, le tableau de bord, les sièges et le volant. Vous devez créer l'agent, construire les intégrations avec votre help desk, concevoir une interface de reporting conviviale, et ensuite utiliser le framework Evals pour tout tester.
C'est exactement le problème que des plateformes comme eesel AI ont été conçues pour résoudre. C'est une solution de bout en bout qui vous rend opérationnel en quelques minutes. Vous obtenez un agent IA puissant dès le départ, des intégrations transparentes en un clic avec des outils comme Zendesk, Freshdesk, et Slack, et des outils d'évaluation qui sont réellement conçus pour les responsables de support, pas pour les programmeurs.
| Fonctionnalité | Fait maison avec OpenAI Agent Evals | Prêt à l'emploi avec eesel AI |
|---|---|---|
| Temps d'installation | Des semaines, plus probablement des mois | Moins de 5 minutes |
| Compétence technique | Vous aurez besoin d'une équipe de développeurs | Tout le monde peut le faire, sans code |
| Tâche principale | Construire un agent IA de A à Z | Configurer un agent puissant et pré-construit |
| Évaluation | Écrire du code pour exécuter des tests programmatiques | Simulations en un clic et tableaux de bord clairs |
| Intégrations | Doivent être construites sur mesure et maintenues | Plus de 100 intégrations en un clic prêtes à l'emploi |
Comprendre la tarification d'OpenAI Agent Evals
L'un des aspects les plus délicats de l'approche « faites-le vous-même » est la tarification imprévisible. Bien que la fonctionnalité « Evals » elle-même n'ait pas de ligne distincte sur votre facture, vous payez pour toute l'utilisation sous-jacente de l'API nécessaire pour exécuter vos tests. Et ces coûts peuvent grimper très vite sans crier gare.
Selon la tarification de l'API d'OpenAI, votre facture est décomposée en plusieurs éléments mobiles :
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Utilisation des jetons du modèle : C'est le plus gros poste de dépense. Vous payez pour chaque « jeton » (considérez-les comme des morceaux de mots) qui entre et sort du modèle lors d'un test. Si vous exécutez des milliers de tests sur un grand jeu de données avec un modèle puissant comme GPT-4o, cela devient cher. Pour situer, le modèle standard GPT-4o coûte 5,00 $ par million de jetons en entrée et un énorme 15,00 $ par million de jetons en sortie.
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Coûts d'utilisation des outils : Si vous avez conçu votre agent pour utiliser les outils intégrés d'OpenAI comme « Recherche de fichiers » ou « Recherche Web », ceux-ci ont leurs propres frais distincts. Une recherche sur le web, par exemple, pourrait ajouter 10,00 $ supplémentaires pour chaque 1 000 fois que votre agent l'utilise pendant les tests.
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Frais AgentKit à venir : OpenAI a mentionné qu'il commencera à facturer d'autres composants d'AgentKit, comme le stockage de fichiers, fin 2025. Cela ajoute une autre couche de complexité des coûts à budgétiser.
Ce modèle basé sur l'utilisation rend la planification financière un cauchemar. Un seul mois de tests et d'affinements intensifs pourrait entraîner une facture étonnamment élevée. Vous êtes essentiellement pénalisé pour votre rigueur.
C'est une raison majeure pour laquelle tant d'équipes préfèrent les coûts clairs et prévisibles de la tarification d'eesel AI. Nos plans sont basés sur un nombre fixe d'interactions IA par mois. Vous obtenez tout, des simulations illimitées, des rapports, toutes les intégrations, inclus dans un forfait unique. Il n'y a pas de frais cachés par résolution ou de coûts de jetons effrayants. Ce que vous voyez est ce que vous payez.
eesel AI propose des plans tarifaires clairs et prévisibles, évitant les coûts complexes et basés sur l'utilisation associés à la boîte à outils OpenAI Agent Evals.OpenAI Agent Evals est-il le bon outil pour le bon travail ?
Écoutez, OpenAI Agent Evals est une boîte à outils fantastique et flexible pour les équipes très techniques qui construisent la prochaine grande innovation en IA. Il offre le type de contrôle profond au niveau du code dont vous avez besoin lorsque vous explorez les limites absolues de ce que l'intelligence artificielle peut faire.
Mais ce contrôle a un prix élevé en termes de complexité, de temps et de nombreuses heures d'ingénierie. Pour la plupart des entreprises, en particulier celles du support client et de l'informatique, la mission n'est pas de mener une expérience scientifique. C'est de résoudre de vrais problèmes commerciaux, rapidement et de manière fiable.
C'est là qu'une solution pratique et tout-en-un est tout simplement la voie la plus intelligente. eesel AI gère pour vous toute la complexité de bas niveau de la construction, de la connexion et du test d'un agent IA. Il vous offre une plateforme axée sur les affaires avec des outils simples comme le mode simulation et des rapports clairs, afin que vous puissiez déployer un agent IA digne de confiance en quelques minutes, pas en quelques mois.
Prêt à voir à quel point il peut être facile et sûr de lancer un agent de support IA ? Inscrivez-vous gratuitement à eesel AI et exécutez une simulation sur vos anciens tickets. Vous pouvez voir votre taux de résolution potentiel et vos économies de coûts dès aujourd'hui.
Foire aux questions
Les OpenAI Agent Evals sont une boîte à outils spécialisée conçue pour les développeurs afin de tester et de vérifier le comportement d'agents IA construits sur mesure. Leur but est de fournir les outils fondamentaux nécessaires pour créer un système de test qui garantit qu'un agent suit constamment les instructions et respecte des normes de qualité spécifiques.
Les utilisateurs idéaux pour OpenAI Agent Evals sont les ingénieurs en IA et les équipes de développement qui construisent des systèmes d'agents complexes et uniques à partir de zéro. Ces utilisateurs ont généralement besoin d'un contrôle profond et granulaire sur la logique de leur agent et sont compétents en codage et en débogage.
La construction de cas de test avec OpenAI Agent Evals est un processus très technique et manuel. Il exige des ingénieurs qu'ils élaborent soigneusement des « jeux de données » à l'aide de fichiers JSONL, en créant chaque cas de test avec une entrée et le résultat attendu de la « vérité terrain ».
Généralement, non. Pour la plupart des équipes de support client et d'ITSM, l'utilisation d'OpenAI Agent Evals présente des défis importants car ils sont conçus pour les ingénieurs. Une équipe de développement dédiée est nécessaire pour construire l'agent, les intégrations et toute l'infrastructure de test.
Lors de l'utilisation d'OpenAI Agent Evals, les principaux facteurs de coût sont l'utilisation sous-jacente de l'API, en particulier l'utilisation des jetons du modèle (pour l'entrée et la sortie), et les coûts d'utilisation des outils. Des tests intensifs avec des modèles avancés peuvent rapidement accumuler des dépenses imprévisibles en raison de cette tarification basée sur l'utilisation.
OpenAI Agent Evals propose l'« évaluation des traces », une puissante fonctionnalité de débogage qui va au-delà des simples résultats de réussite/échec. Elle fournit un rapport de diagnostic étape par étape du processus de pensée de l'agent, montrant quels outils ont été utilisés, dans quel ordre, et quelles informations ont été échangées.
OpenAI Agent Evals inclut l'optimisation automatisée des prompts, qui analyse les échecs des tests et suggère des modifications aux instructions de base de l'agent ou « prompts ». Cette fonctionnalité aide les développeurs à affiner la logique interne de l'agent pour améliorer les performances lors des exécutions ultérieures.
