Splunk Observability + Galileo : combler le fossé de la confiance en l’IA

Le « collègue agentique » n’est plus un concept futuriste, c’est devenu une réalité. En agissant pour nous, les agents IA nous permettent de réinventer des workflows métiers essentiels, de simplifier les interactions avec les clients et d’automatiser les tâches quotidiennes, pour que nous puissions consacrer notre énergie à des activités plus stratégiques.

Dans ce qu’IDC décrit comme le « pivot agentique », les organisations vont incorporer progressivement l’IA agentique à chaque couche de l’entreprise au cours des prochaines années. IDC prévoit que « l’automatisation agentique enrichira les capacités de plus de 40 % des applications d’entreprise d’ici 2027. Cette démarche pose les bases de la prochaine génération de modèles d’exploitation de l’IA et transforme un tiers des processus et des workflows métiers. »¹

Soulignons toutefois que les agents ne sont pas juste « un service de plus ». Contrairement aux logiciels traditionnels, les applications agentiques ne produisent pas toujours les mêmes résultats à partir des mêmes entrées ou de la même logique métier. Leur comportement et leurs échecs sont imprévisibles, et les approches traditionnelles de l’observabilité n’ont pas été conçues pour détecter cela.

Les agents IA peuvent halluciner, agir en l’absence de contexte précis et fournir des réponses nuisibles. Ce comportement erratique des agents n’a pas seulement pour défaut d’éroder la confiance des employés, il peut aussi avoir un coût considérable. Quand on sait qu’une seule interaction d’agent peut consommer des milliers de tokens, les coûts s’accumulent rapidement. Un résultat faussé peut dégrader la perception qu’ont les clients d’une organisation et nuire à ses résultats financiers.

Les entreprises ressentent vivement cette tension ; elles doivent utiliser les agents IA, mais n’ont pas la confiance, la gouvernance, ni les garde-fous en place pour garantir la fiabilité des performances de ces agents. À l’heure où les agents IA assument un rôle croissant dans les environnements de production stratégiques, un nouveau défi émerge : le fossé de la confiance en l’IA.

Intégrer les capacités de Galileo à Splunk Observability

C’est donc avec enthousiasme que nous accueillons Galileo, son équipe et sa technologie, afin de combler ce fossé de confiance pour les clients.

Cisco a finalisé l’acquisition de Galileo, une entreprise spécialisée dans l’évaluation, l’observabilité et la protection en temps réel des agents multisystèmes, sur l’ensemble du cycle de développement des agents. Ses travaux sont en phase avec la réalité d’aujourd’hui et ce dont les entreprises ont besoin pour réussir à l’ère de l’IA : des mécanismes d’évaluation robustes, des métriques qui reflètent réellement la qualité des agents et le risque opérationnel, et des contrôles en cours d’exécution capables d’intervenir automatiquement lorsque le comportement des agents s’écarte de l’intention.

En intégrant la technologie de Galileo à la fonction AI Agent Monitoring de Splunk Observability, nous enrichissons les capacités d’observabilité de l’IA déjà disponibles pour donner à nos clients les moyens d’assurer les performances des agents en toute confiance.

Évaluation, observabilité, garde-fous et maîtrise du coût des tokens

Galileo intervient dans trois domaines pour combler le fossé de la confiance en l’IA :

• Des évaluations puissantes et personnalisables, utilisables immédiatement : prêts à l’emploi, nos puissants outils d’évaluation permettent aux équipes de visualiser chaque agent, chaque appel et chaque transfert, ainsi qu’un éventail complet de métriques de qualité, de coût et de performance. Elles bénéficient ainsi d’une visibilité détaillée sur le comportement réel des agents. Elles peuvent également puiser dans une vaste bibliothèque d’évaluateurs couvrant l’ancrage factuel, la conformité de sécurité, la cohérence des réponses et bien d’autres aspects, pour tester, mesurer et améliorer les prompts et les résultats des agents dès le premier jour.

• Garde-fous en temps réel : Galileo ne se contente pas de détecter les comportements indésirables, il les bloque. En interceptant les prompts et les résultats néfastes en moins de 200 ms, nous pouvons empêcher des problèmes comme les attaques par prompt, les hallucinations et les fuites de données avant qu’ils n’atteignent l’utilisateur final.

• Des évaluations économiques : Galileo utilise Luna-2, une famille de petits modèles de langage (SLM) rapides et économiques, spécialement conçus pour l’évaluation de l’IA, pour que les entreprises puissent déployer des évaluations et des garde-fous à grande échelle et en continu. Les modèles Luna-2 affichent une faible latence et des coûts faibles pour l’évaluation des métriques ; ils évitent ainsi aux organisations le recours à des juges LLM coûteux basés sur des modèles frontières. Cette approche autorise l’évaluation continue du trafic de production et élimine les angles morts.

Les équipes d’ingénierie IA ont ainsi les moyens d’évaluer, d’observer, de mieux protéger et d’améliorer les agents IA tout au long de leur cycle de développement.

Une IA de confiance pour l’avenir

Chez Splunk, notre mission n’a pas changé : apporter la visibilité et les informations qui garantissent la sécurité et la fiabilité des systèmes numériques. Cette mission ne doit pas faire l’impasse sur les agents qui sont les rouages des entreprises d’aujourd’hui et de demain.

En faisant l’acquisition de Galileo, Cisco a renforcé sa position de leader de l’observabilité de l’IA. Ensemble, Cisco, Splunk et Galileo aident leurs clients à dépasser le « fossé de la confiance » et à aborder un avenir où les agents IA sont aussi fiables et sûrs qu’ils sont puissants.

¹. Blog IDC, « An IT tech leader’s guide through the agentic pivot », 20 novembre 2025