Cycles décisionnels

1) Qu'est-ce qu'un cycle de décision

• Question → Données → Analyse/Initiation → Décision → Action → Mesure de l'effet → Formation → (nouveau) Question.

• OODA (Observer-Orient-Decide-Act) - la vitesse de la boucle est plus importante que « l'idéalité » de l'étape.
• PDCA (Plan-Do-Check-Act) - Contrôle de la qualité et amélioration continue.
• DIKW (Data-Information-Knowledge-Wisdom) est le degré d'abstraction des faits aux règles.

Objectif : réduire le temps de l'événement à l'action et améliorer la qualité des solutions à un coût contrôlé (cost-to-decision).

2) Rôles, droits et responsabilités

Propriétaire de la solution (Decision Owner) : responsable du choix de l'alternative et du risque.
Analyste/Scientifique des données : formule l'hypothèse, choisit la méthode, estime l'effet.
Propriétaire d'entreprise métriques : définitions KPI fixes, seuils cibles, guardrails.
Opérations/Ingénierie : fournit des données, des outils, SLO, automatisation.
Conformité/Risque : paramètres de risque tolérable, confidentialité et conformité.

Pratiques : RACI/RAPID, matrice d'escalade, droits de modification des seuils/règles.

3) Typologie des solutions et des contours

Opérations (minutes/heures) : incidents, alertes, limites, antifrod.
Tactique (jours/semaines) : campagnes, prix, budget allocatif, expériences UX.
Stratégique (trimestres/années) : portefeuille de produits, marchés, principes architecturaux.

Pour chaque type, définissez : le rythme (cadence), les solutions SLA, les canaux d'escalade, le format de rapport.

4) Cycle de référence (squelette du processus)

1. La question et l'hypothèse sont de formuler le problème, les mesures ciblées (primary/guardrail), MDE.
2. Données et contexte - sources, fraîcheur, qualité, définitions sémantiques.
3. Analyse/modélisation - stat ./ML méthodes, scénarios, sensibilité, risques.
4. La solution est les critères de sélection, les limites de risque, l'harmonisation.
5. Action/mise en œuvre - drapeaux de fich, instructions, responsables, délais.
6. Mesure de l'effet - conception de l'expérience/observabilité, intervalles de confiance.
7. Rétrospective - leçons, mise à jour des normes/seuils, documentation.

Artefacts : modèle one-pager, carte de solution, runbook, journal des hypothèses.

5) Mesures du cycle (KPIs de décision)

Décision Latitude : le temps entre la détection d'un événement et l'action sélectionnée.
Time-to-Insight : de la demande à l'initiation correcte.
Time-to-Action : de l'initiation à l'exécution (y compris les approbations).
Win-Rate solutions : proportion de décisions qui ont eu un effet positif statistiquement significatif.
Effect Size/Uplift : l'ampleur de l'impact sur les KPI (et l'intervalle de confiance).
Cost-to-Decision : argent/heures pour préparer et exécuter la décision.
Coverage : proportion de processus fermés par des cycles formalisés (il y a owner, SLO, runbook).

Il est recommandé d'introduire Decision Scorecard sur le produit/processus.

6) L'architecture des données et des outils sous la boucle

Collecte/livraison : streaming (Kafka/PubSub), CDC, ELT ; contrats de circuits, tests de fraîcheur.
Stockage/vitrines : Lake + DWH/OLAP ; HTAP par nécessité ; agrégats/roll-ups.
Couche sémantique : formules KPI uniques, versions, propriétaires, RLS/CLS.
Livraison d'initiés : dashboards adaptatifs, alertes avec priorité, recommandations/NBA.
Expérimentations : drapeaux de fich, orchestration A/B, journal d'expérimentation, calculateurs MDE.
Automatisation : règles/stratégies (moteur rule), orchestrateurs d'actions, API aux systèmes.
Observability : logs, métriques, tracés ; audit des décisions et des exportations.

7) Conception de solutions et contrôle des risques

Guardrails : mesures de sécurité (p. ex. rétention, tolérance aux pannes, plaintes).
Les politiques des seuils : qui change les seuils, comment ils sont validés, comment ils sont renversés.
Confiance dans les données : tests de qualité, lignage, explication des modèles (SHAP).
Éthique et vie privée : masquage PII, RLS/CLS, DSAR, localisation du stockage.

8) Expérimentation et causalité

Randomisation/stratification, power-analysis, CUPED/permutation, ajustement des contrôles multiples.
Quasi-expérimentation (DiD, contrôle synthétique) lorsque le RCT n'est pas possible.
Decision-as-Code : Stockez les hypothèses, les métriques et les critères de succès dans le référentiel.

9) Vitesse vs qualité : compromis

Fast path : action préconcurrentielle sur le runbook (auto-appel ↔ faible risque).
Chemin de sécurité : vérification complète et A/B (risque/coût d'erreur élevé).
Dual track : solutions rapides « d'essai » avec un ensemble parallèle de preuves.

10) Automatisation des boucles

Rules → ML → RL : des seuils et heuristiques aux modèles et aux bandits contextuels.
Human-in-the-Loop : les opérateurs confirment/corrigent les offres du système.
Explain & Override : expliquer les raisons de la décision, la possibilité de redéfinir temporairement.
Versioning/back : numéro de version des règles/modèles, politique de rollback.

11) Modèles visuels et UX

Ruban prioritaire : alertes et solutions pour réduire le coût du retard.
Carte de solution : le problème → l'alternative → l'effet attendu → le risque → le propriétaire → la ligne d'attente.
Drill-through : des KPI aux événements/cas primaires pour vérifier les hypothèses.
Zero-click insights : brèves conclusions et actions prêtes à l'emploi dans la carte.

12) Catalogue des solutions et mémoire de l'organisation

Référentiel : modèles, cas passés, effets, anti-modèles.
Recherche et balises : par métriques, domaines, risques, propriétaires.
Surutilisation : « recettes » pour les situations récurrentes (incidents, saisonnalité).

13) Anti-modèles

Solutions de corrélation sans expérimentation/méthodes causales.
Métriques caméléons : différentes formules de KPI dans différents rapports.
Tempête Alert : sans priorité, déduplication, snooze et runbook.
L'absence d'owner 'a : « irresponsabilité collective », latence prolongée.
Cassé feedback-loop : l'effet n'est pas mesuré → l'organisation n'apprend pas.
Demandes en direct complexes à OLTP : dégradation des systèmes productifs.

14) Feuille de route pour la mise en œuvre

1. Discovery : la carte des solutions (JTBD), les KPI critiques, les risques/contraintes ; nommez les owners.
2. Cycle MVP : 2-3 cas prioritaires ; modèle de carte de décision ; les alertes de base ; Infrastructure A/B.
3. Scale : couche sémantique KPI, bibliothèque de recettes, hiérarchisation des alertes, Decision Scorecard.
4. Automation : règles/modèles pour fast path, human-in-the-loop, audit, retouches.
5. Optimisation : budget-garde (cost-to-decision), bandits/RL, formation du personnel, rétro régulier.

15) Chèque-liste avant la sortie

• Les propriétaires de solutions et la matrice d'escalade sont enregistrés.
• Les métriques primaires/guardrail, les seuils cibles et les EMI ont été définis.
• La couche sémantique et les tests de qualité des données sont inclus dans l'IC.
• Configurés avec priorité, déduplication et snooze.
• Il y a des drapeaux de fich et un retour en arrière sûr ; un journal de décisions et d'actions.
• Les politiques de confidentialité (RLS/CLS, masquage PII) sont décrites, la vérification est incluse.
• Les expériences et quasi-expériences sont documentées ; il y a des power-calculatrices.
• Decision Scorecard et les rituels rétrogrades sont peints dans le calendrier.

16) Niveaux de maturité (maturity)

L1 Adic-particulier : les solutions sont ponctuelles, les métriques sont hétérogènes, les effets ne sont pas mesurés.
L2 Processeurs : il y a des modèles et des propriétaires, mais une faible automatisation.
Produit L3 Insight : couche sémantique, A/B par défaut, catalogue de solutions.
L4 Circuits automatisés : fast path avec règles/ML, human-in-the-loop.
L5 Système d'auto-apprentissage : RL/bandits, budget-garde, audit de bout en bout et exploration.

17) Exemples de modèles de solutions (flans rapides)

« Anomalie KPI X « : si le delta> T et la métrique guardrail sont normaux, le mode Y sur Z montre → être activé ; sinon, l'escalade.
« Redistribution budgétaire » : comparez une fois par semaine le ROI des chaînes ; Si ROI_A/ROI_B> R → déplacer Q %.
« Risque Charn » : à p (churn)> P et marge> M → proposer un offer S ; logift.
« SLO incident » : à p95> S et la raison est le goulot d'étranglement N → lancer le plan de retrait/script de contournement.

Résultat : les cycles décisionnels efficaces ne sont pas un rapport ou une réunion, mais un circuit d'ingénierie qui relie les données, les personnes, les outils et les règles dans un système reproductible. Réduisez la latence, augmentez la proportion d'effets confirmés, automatisez le « chemin rapide » sécurisé, apprenez à chaque cycle - et votre intelligence d'organisation grandira de manière prévisible et gérable.