Les approches multi‑agents (débat, auto‑critique, juges) ont progressé en 2025. Elles consistent à faire dialoguer plusieurs modèles ou rôles pour explorer des pistes, confronter des arguments, puis agréger une décision. Cela fonctionne bien sur les tâches ambiguës, mais la facture en tokens/latence est élevée et les erreurs peuvent se renforcer si la gouvernance est laxiste.

Cadres —

Rôles & consignes — Des rôles mal définis mènent à des discussions creuses. Écrivez des consignes concises: objectif, critères, limites. Les juges doivent disposer de rubriques claires, sinon ils sur‑pondèrent la fluidité au détriment de la factualité.

Agrégation — Les votes simples fonctionnent, mais la réconciliation (fusion raisonnée) produit des sorties plus utiles. Conservez les justifications du juge pour audit.

Coûts & latence — Les tokens explosent si l’on multiplie les tours. Fixez des plafonds (tours, longueur) et activez le multi‑agents seulement quand l’incertitude est détectée (entropie haute, contradictions internes, low confidence).

Biais — Les juges apprennent des modèles qu’ils évaluent et reproduisent leurs biais. Diversifiez les juges (modèles/versions) et faites des audits humains sur un échantillon. Documentez les dérives.

Observabilité — Journalisez arguments, décisions, critères, et temps par rôle. Sans trace, impossible d’améliorer. Des tableaux « cas retournés par l’humain » guident l’itération.

Quand l’utiliser —

En pratique — Commencez simple (critique‑révision), ajoutez un juge avec critères; activez le débat complet seulement sur cas incertains. Mesurez le gain qualité/coût, sinon le multi‑agents reste un luxe. original: true category: Analyse tags: