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Un runbook de production pour détecter les collisions entre outils MCP, prouver l'outil réellement sélectionné et valider un catalogue canari avant toute action sensible.
Lire l’articleUn runbook de production pour séparer source, tracking, skillset et erreurs documentaires dans Azure AI Search avant rerun, reprise ciblée ou reset de l'indexer.
Lire l’articleUn runbook de production pour borner une fuite dans les traces d'un agent, identifier le champ fautif, canaryer la redaction et restaurer une observabilité exploitable.
Lire l’articleUn runbook de production pour prouver qu'un modèle de repli préserve sorties structurées, frontières d'outils, refus et traçabilité avant de router du trafic réel.
Lire l’articleUn runbook de production pour séparer compteur APIM, portée, estimation des tokens, backend et retries clients avant d'élargir une limite de tokens IA.
Lire l’articleUn runbook de production pour séparer régression de l'agent et dérive de l'évaluateur en figeant les sorties, rejouant un jeu d'ancrage arbitré et mesurant les désaccords.
Lire l’articleUn runbook de production pour séparer blocages de prompt, sorties filtrées, erreurs applicatives et dérive de politique avant de modifier les garde-fous Microsoft Foundry.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier circuit breaker, Retry-After, pool de backends Microsoft Foundry, trafic canari, observabilité et rollback avant d'activer le failover d'une API IA.
Lire l’articleUn runbook de production pour borner l'âge des preuves issues du retrieval, de la télémétrie et des outils avant qu'un agent IA propose, exécute ou rollbacke une action.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier le basculement régional d'un agent IA entre modèle, état, retrieval, outils, identité, traces, trafic canari, validation et rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour détecter et revalider une approbation humaine obsolète entre dérive d'état, empreinte de requête, expiration, traces, tests de refus et rollback avant la reprise d'un agent IA.
Lire l’articleUn runbook de production pour reconstruire le contexte d'un agent IA, isoler historique, retrieval et sorties d'outils, puis valider une compaction ou un rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour tester une version de Toolbox, ses outils MCP, identités, approbations et traces avant promotion, puis revenir à la version précédente sans redéployer les agents.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier la sortie structurée d'un outil d'agent IA avec schéma, sources, diff, idempotence, policy, traces, validation humaine et rollback avant d'écrire en production.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier une dérive de permissions d'agent IA avec identité réelle, RBAC, scopes d'outils, traces, refus attendus, validation humaine et rollback avant d'élargir les droits.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier le passage d'un agent Microsoft Foundry vers Azure Automation, AWX, Azure DevOps ou un outil MCP avec contrat, identité, traces, dry-run, validation humaine et rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier un appel d'outil d'agent IA échoué avec traces, idempotence, identité, état backend, approbations, validation et rollback avant de retenter.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier la mémoire d’un agent IA avec sources, traces, vieillissement, permissions, évaluations, garde-fous, validation humaine et rollback avant de l’utiliser sur des actions réelles.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier un jeu d'évaluation d'agent IA avec cas métiers, retrieval, appels d'outils, traces, seuils, validation humaine et rollback avant promotion.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier les garde-fous d'un agent Microsoft Foundry avec sources, refus, outils, identité, traces, canary, validation humaine et rollback avant exposition aux utilisateurs.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier une suspicion d'injection de prompt dans les sources de retrieval d'un agent IA avec sources, traces, évaluation, outils, guardrails, validation et rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier un changement de politique d'approbation agentique avec portée d'action, identité, traces, cas d'évaluation, garde-fous, validation humaine et rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier le throttling Azure OpenAI ou Microsoft Foundry avec quota, capacité de déploiement, traces agent, retries, fallback, validation et rollback avant de changer de modèle.
Lire l’articleUn runbook de production pour faire tourner ou révoquer l'identité runtime d'un agent IA avec permissions bornées, appels dry-run, traces, approbations, validation et rollback avant de casser les actions de production.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier un nouvel outil d'agent IA avec revue de contrat, identité bornée, dry-run, traces, approbations, évaluations et rollback avant d'autoriser de vraies actions.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier une mise à jour d'index de retrieval avec diff de sources, métadonnées, chunking, évaluations, traces, validation humaine et rollback avant de changer les réponses d'un agent IA.
Lire l’articleUn runbook pour valider un agent IA avant action réelle en séparant sources, outils, identité, jeux d'évaluation, validations humaines, journaux et rollback.
Lire l’articleUn runbook opérationnel pour passer un agent Microsoft Foundry en production en cadrant cas d'usage, outils, données, réseau, identité, traces, évaluations, guardrails et rollback.
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