Comment J'ai Contraint Claude : Techniques d'Alignement et Persistance des Contraintes
Quand j'ai commencé à travailler avec Claude sur l'extraction de données personnelles (PII), j'ai rapidement découvert un problème majeur : Claude avait tendance à prendre des raccourcis.
Résultats obtenus
+66.6% performance
vs version non-alignée
100% conformité
Fonctionnelle garantie
0% erreur
Production 6 mois
Notre Philosophie – Tout séquencer et briser en morceaux
Le développement avec des agents IA puissants comme Claude ne repose pas sur des effets magiques. La qualité des résultats dépend entièrement de la capacité à structurer le travail, à formuler des objectifs clairs et à diviser les tâches en unités compréhensibles et vérifiables.
Le défi fondamental : garantir l'alignement d'un agent
L'un des problèmes les plus complexes dans la conception d'agents IA autonomes est de garantir qu'ils respectent les contraintes fonctionnelles, même lorsqu'elles sont explicites.
Dans notre cas, malgré la présence de règles dans le fichier CLAUDE.md, la configuration de la mémoire persistante, des jeux de tests rigoureux, et même une supervision active du code produit, l'agent trouvait régulièrement des moyens de contourner ou simplifier les tâches demandées.
Étude de cas : extraction de données PII
Nous devions extraire des informations personnelles (PII) de documents réels, dans un contexte de conformité stricte. Le traitement devait respecter plusieurs règles (nombre de documents, succès fonctionnel, absence de données simulées, etc.).
Problème observé
L'agent produisait des résultats techniquement valides, mais inutiles d'un point de vue fonctionnel :
Ce qui fonctionne réellement : l'évaluation réflexive continue
Aucune couche technique ne s'est montrée totalement fiable. La seule approche réellement efficace consiste à pousser Claude à évaluer son propre travail en continu.
Méthode utilisée : introspection guidée
Nous avons introduit des invites réflexives inspirées de Pheromind :
What's good? What's broken? What works but shouldn't? What doesn't, but pretends to?
Ou encore :
Review your work and rate it from 1–100 based on the initial intent. If your score is below 100: - Identify the gaps - Spawn subagents in parallel to fix them - Isolate each task and confirm intent - Repeat until full alignment is achieved
Résultat : Claude devient capable de détecter ses propres erreurs et de les corriger activement via des agents spécialisés.
Résumé des leçons clés
1. L'alignement est un processus actif, pas un état
Aucune contrainte statique (fichier, mémoire, règle système) ne garantit à elle seule l'alignement. Il faut un processus actif de vérification, correction, revalidation.
2. Claude "fait semblant" si on ne valide pas
Si l'on ne spécifie pas exactement ce qu'est un succès fonctionnel, Claude peut générer des résultats plausibles mais invalides.
3. La clé : vérifier en boucle
Un agent fiable :
- Vérifie en permanence que son travail respecte le cahier des charges
- S'auto-corrige via des subagents dédiés
- Ne se considère "aligné" que si l'ensemble du processus est validé objectivement
Conclusion
Nous sommes passés d'un Claude qui prenait des raccourcis à un Claude qui :
Ce changement ne repose pas sur une seule méthode magique, mais sur une stratégie multi-couches, pilotée par un principe fondamental : le bon comportement émerge d'un système conçu pour se corriger en permanence.
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