Les pipelines d'agents IA basés sur des modèles de langage rencontrent un problème critique lors des basculements vers des modèles de secours en cas de limitation de débit. Bien que les tableaux de bord affichent un taux de complétion de 100 %, l'intégrité des données produites est souvent compromise. La cause racine réside dans une gestion naïve du routeur de secours. Lorsqu'une erreur de quota survient, une implémentation standard remplace simplement l'identifiant du modèle tout en conservant la requête initiale inchangée. Or, chaque fournisseur impose des contrats API distincts, notamment pour le formatage JSON strict et la gestion des instructions système. Transférer une configuration incompatible génère des sorties structurées corrompues. Le pipeline se termine sans alerter, mais les données corrompues sont directement propagées aux étapes suivantes, rendant le résultat final inutilisable. Pour résoudre ce problème de corruption silencieuse, une architecture de récupération en quatre modules a été conçue. Un détecteur d'erreurs classe précisément les causes de défaillance pour appliquer la stratégie appropriée, distinguant une simple surcharge temporaire d'un dépassement de contexte ou d'un épuisement de quota. Un adaptateur de payload reconstruit entièrement la requête en fonction des capacités natives du modèle de secours, par exemple en fusionnant les instructions système dans le message utilisateur si le fournisseur de secours ne les supporte pas. Un préservateur d'état capture le contexte d'exécution juste avant le basculement et génère un message de reprise explicite, indiquant au nouveau modèle sa position exacte dans la séquence et le schéma de sortie attendu. Un routeur central coordonne ces composants avec des limites de tentatives et un délai léger pour éviter de surcharger les fournisseurs restants. Des tests comparatifs menés avec un fournisseur simulé confirment la supériorité de cette approche. Une méthode traditionnelle de basculement maintient un taux de complétion de 100 %, mais affiche un taux d'intégrité de schéma de 0 %, validant systématiquement des données corrompues. La méthode améliorée garantit à la fois un taux de complétion de 100 % et une intégrité de schéma de 100 %, avec seulement 50 millisecondes de délai supplémentaire par événement. Ce surcoût opérationnel est négligeable face aux latences typiques des LLM et élimine le risque de corruption en production. Cette analyse démontre que la gestion des limitations réseau ne doit pas être déléguée à des bibliothèques de retry génériques. Le basculement de modèle doit être traité comme un événement critique d'intégrité des données. La classification fine des erreurs, la normalisation systématique des requêtes et la sauvegarde explicite du contexte s'avèrent indispensables pour préserver la fiabilité des systèmes multi-agents. Le code correspondant, développé en Python standard sans dépendances externes, est désormais disponible publiquement pour permettre aux développeurs de renforcer la résilience de leurs infrastructures IA.