Taxonomie des modes de défaillance dans les systèmes d'IA agentiques

Résumé

Ce livre blanc de Microsoft fournit une analyse approfondie des modes de défaillance dans les systèmes d'IA agentiques. La taxonomie distingue les défaillances uniques aux systèmes agentiques de celles héritées des systèmes ML traditionnels.

Focus sur l'IA agentique

Les systèmes agentiques présentent des défis uniques :

• Prise de décision autonome
• Capacités d'action multi-étapes
• Interaction avec l'environnement
• Comportement orienté vers les objectifs

Structure de la taxonomie

Les défaillances sont cartographiées selon :

• Nouveauté (agentique-spécifique vs existant)
• Phase de cycle de vie
• Catégorie d'impact
• Potentiel d'atténuation

Alignement avec l'IA responsable

La taxonomie s'aligne avec :

• Standard d'IA Responsable de Microsoft
• Principes établis de sécurité IA
• Meilleures pratiques de gestion des risques

À qui s'adresse cette ressource

• Développeurs d'agents IA comprenant les risques
• Équipes de sécurité évaluant les systèmes agentiques
• Leaders d'IA responsable développant des cadres de gouvernance