Cet article présente une analyse systématique de sept risques techniques pouvant causer des incidents de production lorsque des agents IA sont connectés à des données de marché financier. Les risques incluent la dérive sémantique des champs, les incohérences d'unités de temps entre systèmes, les interblocages de limitation de débit, l'absence de validation des symboles, les limites floues de sélection d'outils, la distorsion des données entre plusieurs agents et l'hallucination du modèle après des échecs. Chaque risque est expliqué avec des exemples concrets et des correctifs de code reproductibles. Basé sur une enquête réelle d'incident de production, ce contenu est immédiatement exploitable pour les ingénieurs IA et les développeurs fintech.
Un guide pratique des sept risques critiques lors de l'intégration d'agents IA avec des données de marché financier, avec analyse des causes et correctifs.