Minime. Les garde-fous s’exécutent en parallèle de la génération de la réponse et se terminent généralement avant que la réponse complète ne soit prête à être envoyée. Dans la plupart des cas, les utilisateurs ne constatent aucun délai.

Les garde-fous prédéfinis sont actuellement désactivés par défaut, donc la mise à niveau n’a aucun impact sur les agents existants. Nous vous recommandons de les activer (en particulier Focus) pour tout déploiement en production. Bientôt, les garde-fous seront activés par défaut pour les nouveaux agents. Vous pouvez activer ou désactiver à tout moment chaque garde-fou individuellement depuis l’onglet Sécurité de votre agent.

Les garde-fous prédéfinis (Focus, contenu, manipulation) sont inclus sans frais supplémentaires. Les garde-fous personnalisés sont facturés à l’usage, et les coûts sont répercutés comme pour les autres coûts des LLM. Vous pouvez également choisir le modèle qui évalue vos règles.

Votre prompt système guide le comportement de votre agent en lui indiquant ce qu’il doit faire et comment répondre. Un garde-fou personnalisé évalue de manière indépendante chaque réponse de l’agent par rapport à votre règle après que le modèle l’a générée, et bloque les violations avant qu’elles n’atteignent l’utilisateur. Considérez votre prompt système comme des instructions et les garde-fous comme un mécanisme d’application.

Pour vos politiques les plus critiques, nous recommandons d’utiliser les deux : le prompt système et le garde-fou ciblé façonnent le comportement, et le garde-fou personnalisé détecte tout ce qui passe entre les mailles du filet, en particulier dans les longues conversations où les modèles sont plus susceptibles de dériver.

Cela dépend du type de Guardrail et de la manière dont vous l’avez configuré. Pour les Guardrails personnalisés, vous choisissez la stratégie de sortie : mettre fin à la conversation, transférer à un autre agent ou faire remonter le cas à un humain. Pour les Guardrails prédéfinis (Focus, Content, Manipulation), la conversation se termine actuellement lorsqu’ils sont déclenchés. Des stratégies de sortie configurables pour ceux-ci arriveront bientôt. Dans tous les cas, les utilisateurs peuvent commencer une nouvelle conversation immédiatement. Le Guardrail bloque une réponse spécifique, pas l’utilisateur.

Chaque déclenchement est consigné dans vos analyses de conversation. Vous verrez quel garde-fou s’est déclenché, pourquoi, ainsi que le contexte de la conversation. Utilisez ces informations pour examiner les faux positifs et affiner vos règles au fil du temps.

Oui. Guardrails est spécialement conçu pour les déploiements à enjeux élevés. Les Guardrails personnalisés vous permettent de définir des politiques spécifiques à un domaine en langage naturel, comme « ne pas fournir de diagnostic médical » ou « ne pas recommander d’investissements spécifiques ». Ces règles sont appliquées indépendamment dans chaque conversation, ce qui aide à réduire l’exposition en matière de conformité sans nécessiter d’infrastructure personnalisée.

Guardrails 2.0 prend également en charge l’alignement avec la conformité AIUC-1 et donne accès aux premières polices d’assurance IA du secteur, ce qui facilite l’adhésion des équipes de sécurité et juridiques aux déploiements en production. Bien que les Guardrails réduisent considérablement les risques, ils fonctionnent mieux dans le cadre d’une stratégie de conformité plus large plutôt que comme solution autonome.

Par défaut, les journaux de conversation incluent la transcription et les données audio afin de prendre en charge l’analyse, l’assurance qualité et l’amélioration des agents. Si vous devez limiter l’exposition des données, Conversation History Redaction supprime automatiquement des transcriptions, des enregistrements et des charges utiles des webhooks les informations sensibles sélectionnées (telles que les noms, les numéros de carte bancaire ou d’autres données personnelles identifiables) avant leur stockage. Le texte est remplacé par des espaces réservés saisis, et l’audio est remplacé par un bip. Vous contrôlez exactement quels types d’entités sont masqués. Conversation History Redaction est disponible pour les clients entreprise.

Oui, et c’est la configuration recommandée. Le durcissement du prompt système oriente l’agent vers les bonnes réponses. Les garde-fous appliquent vos règles de manière indépendante comme filet de sécurité ; ainsi, même si le modèle dérive au cours d’une longue conversation, les violations sont détectées avant la livraison. Ensemble, ils créent une défense en profondeur.

Oui. Chaque Guardrail peut être activé ou désactivé individuellement. Pour la plupart des déploiements en production, nous recommandons de laisser tous les Guardrails activés (en particulier Focus). Dans certains cas, un Guardrail spécifique peut entrer en conflit avec le cas d’utilisation prévu de votre agent. En cas de doute, testez avant de désactiver.