# Introduction

![Bonus Unit 2 Thumbnail](https://langfuse.com/images/cookbook/huggingface-agent-course/agent-observability-and-evaluation.png)

Bienvenue dans l'**Unité Bonus 2** ! Dans ce chapitre, vous explorerez des stratégies avancées pour observer, évaluer et finalement améliorer les performances de vos agents.

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## 📚 Quand dois-je faire cette Unité Bonus ?

Cette unité bonus est parfaite si vous :
- **Développez et déployez des agents :** Vous voulez vous assurer que vos agents performent de manière fiable en production.
- **Avez besoin d'informations détaillées :** Vous cherchez à diagnostiquer des problèmes, optimiser les performances, ou comprendre le fonctionnement interne de votre agent.
- **Visez à réduire les coûts opérationnels :** En surveillant les coûts des agents, la latence et les détails d'exécution, vous pouvez gérer efficacement les ressources.
- **Recherchez une amélioration continue :** Vous êtes intéressé par l'intégration de retour utilisateur en temps réel et d'évaluation automatisée dans vos applications.

En résumé, pour tous ceux qui veulent mettre leurs agents face à des utilisateurs !

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## 🤓 Ce que vous allez apprendre

Dans cette unité, vous verrez comment :
- **Instrumenter votre agent :** Apprenez comment intégrer des outils d'observabilité via *OpenTelemetry* avec le *framework* smolagents.
- **Surveiller les métriques :** Suivez les indicateurs de performance tels que l'utilisation du nombre de *tokens* (coûts), la latence et les traces d'erreur.
- **Évaluer en temps réel :** Comprenez les techniques pour l'évaluation en direct, y compris la collecte de retour utilisateur et l'utilisation d'un *LLM-as-a-judge*.
- **Analyse hors ligne :** Utilisez des jeux de données de référence (par exemple, GSM8K) pour tester et comparer les performances des agents.

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## 🚀 Prêt à commencer ?

Dans la prochaine section, vous allez voir les bases de l'observabilité et de l'évaluation des agents. Après cela, il sera temps de les voir en action !

