Unicorne

Votre agent d’IA fonctionne parfaitement en démo. 💻 🧠

Puis, il arrive en production.

Les ralentissements commencent. Les hallucinations apparaissent. Les enjeux de sécurité, les quotas AWS et les coûts deviennent beaucoup plus difficiles à gérer.

🎙️ Philippe Trépanier, de chez Unicorne, était au micro de SaaSpasse pour expliquer ce qui se cache derrière le prompt et ce qu’il faut pour bâtir un agent d’IA capable de tenir la route dans le vrai monde.

Au menu : Amazon Bedrock, AgentCore, context bloat, débogage plus rapide et factures d’IA imprévues.

Une discussion concrète pour les équipes prêtes à dépasser le proof of concept.

Regardez l’épisode 👇

Un agent AI, c'est pas juste un prompt (ft. Philippe Trépanier @ Unicorne) 🤖 En démo, un agent AI a l'air d'un génie. Le sortir en prod, utilisé...

Your AI demo worked. ✅

Great. 👏

Now make it survive real users, messy data, permissions, escalation rules, cost pressure, and security reviews.

Want to know how to pivot from a promising PoC to a production-ready workflow? 🚀

Find out how we leverage agentic AI on AWS to make it happen 👇

https://www.unicorne.cloud/en/blog/agentic-ai-on-aws-how-to-build-for-production-not-just-a-demo/

🤖 🧠 Une bonne démo d’agent IA peut donner l’impression que tout est simple : l’agent comprend la demande, appelle le bon outil et fournit une réponse utile. Mais dès qu’une équipe commence à penser à la production, la conversation change rapidement.

Lors de notre récent meetup Gen AI, les questions les plus intéressantes allaient justement dans ce sens. Que doit mémoriser un agent ? Quelle quantité de contexte devient excessive ? À quel moment un agent commence-t-il à porter trop de responsabilités ? Comment gérer l’état lorsque plusieurs agents travaillent ensemble ? Et si un agent a accès à des ressources AWS ou à des outils internes, qu’est-ce qui l’empêche réellement de poser une action qu’il ne devrait jamais poser ?

Ce ne sont pas des détails secondaires. Ce sont les choix d’architecture qui déterminent si un agent IA peut devenir fiable en contexte réel. Passer du prototype à la production exige de réfléchir à la mémoire, à l’orchestration, aux garde-fous, aux permissions et à la sécurité avant d’impliquer de vrais utilisateurs et de vrais flux de travail.

💡 La démo prouve que l’idée peut fonctionner. L’architecture détermine si l’agent peut être utilisé avec confiance dans l’entreprise.

Lire l’article : https://www.unicorne.cloud/blogue/du-prototype-a-la-production-larchitecture-derriere-des-agents-ia-fiables/

Great evening at the Québec City AWS User Group meetup last week! 🔥

We had 40 customers and partners in the room at Unicorne for a session led by Phil Trépanier on Strands, AWS Bedrock AgentCore and what it actually takes to bring agent-based projects closer to production.

The best part was the level of discussion in the room. Practical questions, real use cases, and people trying to understand where this technology fits beyond the demo stage.

Thanks to everyone who came out, to Phil for sharing his work, and to the Amazon Web Services team for joining us in Québec City. 🙏

Always happy to host these conversations with the local AWS community. Stay tuned for more!