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Assistants AI pour opérateurs

1) Pourquoi est-ce nécessaire

Les opérateurs coulent dans les alertes, les loges et les artefacts dispersés. L'assistant AI transforme les signaux hétérogènes en recommandations compréhensibles et en actions prêtes à l'emploi : triage plus rapide, moins de routine manuelle, plus de prévisibilité SLO.

• Réduire le MTTD/MTTR et le bruit des alertes.
• Améliorer la qualité des hendovers et de la documentation post-incident.
• Automatiser la « routine lourde » (recherche de contexte, résumés, tickets).
• Fixer des normes uniformes de réponse/communication.

2) Scénarios d'application (Top-12)

1. Triage des incidents : regroupement des alertes → hypothèses des causes → priorité/influence.
2. Recommandations d'action (Action Hints) : « Que faire maintenant » avec des liens vers le runbook et des boutons de démarrage.
3. Auto-résumé (Incident TL ; DR) : un court pressing pour le canal incident/stackholders.
4. Recherche par connaissance (RAG) : réponses rapides par runbook/SOP/post mortem/matrice d'escalade.
5. Génération de tiquets/updates : brouillons Jira/Status-updates par modèle.
6. Alert Analysis : identification des « règles bruyantes », propositions de tuning.
7. Observability Q&A : « Montre p99 bets-api en 1h » → graphiques/requêtes prêts à l'emploi.
8. Contexte du vendeur : résumé par fournisseur (quotas, SLA, fenêtres, incidents).
9. Indices prédictifs : « burn- rate↑ + lag↑ → préparer un faussaire PSP ».
10. Handover Copilot : ramassage d'un paquet de quart de travail à partir de dashboards/tickets.
11. Postmortem Copilot : chronologie des logs/trèdes + brouillon Corrective/Preventive Actions.
12. Localisation/tonalité des messages : Apdates clients corrects et cohérents.

3) Architecture de solution (haut niveau)

Sources : métriques/logs/tracks (Observability), tickets/incidents, configis/ficheflags, statuts de fournisseurs, annuaire SLO/OLA, runbook/SOP.
Couche RAG (recherche par connaissance) : indexation des documents marqués (domaine, version, date, propriétaire). « Pour l'opérateur ».
Outils (Tools/Actions) : opérations sécurisées : « scale-up HPA », « pause canari », « activer le mode safe », « changer de PSP », « créer un tiquet », « assembler des graphiques ». Toutes les activités sont par l'intermédiaire d'un courtier/orchestrateur avec un audit.
Policy-guardrails : droits par rôle, confirmation HITL, limites, course sèche (dry-run), journal.
Sécurité : KMS/Secrets, masques PII, mTLS, audit d'accès aux données.
Interfaces : Chat/panel en NOC, widgets en dashboards, slash slash commandes.

4) modèles UX (ce que l'opérateur voit)

Cartes d'incidents : « symptômes → hypothèses (classées) → 3 étapes proposées → liens vers les données → boutons d'action ».
Un seul champ prompt : « Formez un paquet handover pour les derniers 4h pour Payments ».
Mise en évidence de la confiance/des sources : « basé sur : Grafana, Postgres logs, Runbook v3 ».
Bouton « Dry-Run » : montre ce qui va être fait et où sont les risques.
Historique des décisions : qui a confirmé l'étape, le résultat, le recul/succès.

5) Intégrations et actions (exemples)

Observability : les filtres BouQL/LogsQL/Trace prêts, graphiques par pression.
Feature Flags : Activer le mode safe/baisser l'indicateur (avec confirmation).
Release-Canaric : suspendre/faire tomber ; Ajouter une annotation aux graphiques.
K8s : Avant-skale HPA, redémarrage du donjon, vérification PDB/Spread.
Fournisseurs : commutation de la route PSP-X → PSP-Y ; vérification des quotas.
Communications : brouillon d'update dans le canal d'incident/page de statut.
Tickets : créez Jira avec des sections pré-remplies.

6) Politiques de sécurité et de confidentialité

Accès par rôle/domaine : l'opérateur ne voit que « ses » systèmes et un minimum de données suffisantes.
Journal des actions : qui/quand/ce qui a confirmé, résultat, retour en arrière.
PII/secrets : masquage dans les réponses/logs ; l'inaccessibilité des secrets « bruts ».
Stockage de contenu : versions des artefacts récupérés (RAG) avec TTL et marquage.
L'interdiction du « raisonnement » comme artefact : nous conservons les conclusions et les références aux sources plutôt que les réflexions internes du modèle.
Bordereaux vendeurs : liste claire des données sortant du périmètre (zéro par défaut).

7) Qualité et métriques d'efficacité

• MTTD/MTTR ↓, Pre-Incident Detect Rate ↑, Change Failure Rate ↓, Handoff Quality Score ↑.
• Alert Fatigue ↓ (alerts par opérateur/poste), jusqu'au premier update ↓.

• Taux d'acceptation (acceptation des recommandations), Taux d'acceptation/Cas, Précision/Recall par classe (p. ex., P1), Taux d'hallucination (affirmations erronées sans source), Incidents de sécurité = 0.

• Recall(P1) ≥ 0. 7, Precision ≥ 0. 6, Acceptance ≥ 0. 5, Time Saved ≥ 25%, Hallucination ≤ 2 % avec liens obligatoires vers les sources.

8) Promotion de l'ingénierie et de la gestion des connaissances

Modèles de demandes : Uniformiser la formulation (ci-dessous - exemples).
Couches de contexte : (a) règles système (sécurité, style de réponse), (b) bref contexte de changement/domaine, (in) recherche RAG à partir de nouveaux documents/graphiques.
La versionation des connaissances : chaque runbook/SOP a « id @ version » et la date, AI donne le lien et la version.
Validation des réponses : nous exigeons une référence aux sources de données/dashboards pour toutes les allégations factuelles.

Triage:
"You are an SRE operator. Based on [Grafana: payments, Logs:psp_x, Incidents: last 24h]
group alerts into 3-5 hypotheses with probability, effect on SLO, and brief validation steps.
Answer: hypothesis cards + links"

Handover:
"Collect handover packet in last 4h for Payments domain:
SLO, incidents (ETA), releases/canaries, providers/quotas, risks/observations, action items.
Add links to panels and tickets"

9) Intégration dans les processus (SOP)

Incidents : AI publie TL ; DR toutes les N minutes, prépare le prochain ETA, propose des étapes.
Communiqués : avant et après le résumé ; auto-gate avec des risques prédictifs.
Changements : Le paquet Handover est formé et validé par chèque.
Postmortem : brouillon temporel + liste des actions correctives/préventives.
Reporting : un résumé hebdomadaire des alertes bruyantes et des offres de tuning.

10) Dashboards et widgets (minimum)

AI Ops Aperçu : recommandations acceptées, gain de temps, succès/retour en arrière.
Triaging Quality : Precision/Recall par classe, cas controversés, erreurs Top.
Santé des connaissances : couverture runbook/SOP, versions obsolètes, espaces.
Alert Hygiene : sources de bruit, règles candidates pour le tuning.
Safety & Audit : journal des actions, tentatives refusées, rapports dry-run.

11) Anti-modèles

« La boîte magique va tout résoudre » - sans RAG et liens, avec « deviner » les faits.
Automatiser les actions irréversibles sans HITL/rôles/limites.
Mélange de prod/stadge d'artefacts dans la recherche.
Secrets/PII dans les réponses et les logs de l'assistant.
L'absence de métriques de qualité et de post-évaluation des avantages.
« Un chat pour toutes les tâches » - sans cartes, statuts et boutons d'action.

12) Chèque de mise en œuvre

• Domaines et scripts définis (triage, résumés, handover, tickets).
• RAG est configuré : index runbook/SOP/post mortem/matrice d'escalade (avec versions).
• Intégrations : Observability, Flags, Release, Tickets, Providers - via des outils sécurisés.
• Politiques : rôles, HITL, magazine, dry-run, masque PII/secrets.
• UX : cartes d'incident, boutons d'action, confiance et liens.
• Métriques : AI-KPI et Ops-KPI + dashboards.
• Processus : SOP sur les incidents/communiqués/postes/postmortems impliquant AI.
• Plan de formation des opérateurs et « règles de communication » avec l'assistant.

13) Exemples d'autopsies « sûres »

Publication de TL ; DR/ETA dans le canal incident.
Création/mise à jour d'un tiquet, ancrage d'artefacts.
Génération/démarrage de la lecture des métriques et des logs (aucun changement dans le système).
Annotations de sortie/drapeaux sur les graphiques.
Préparation de dry-run playbook (ce qui sera fait lors de la confirmation).

14) Rôles et responsabilités

Ops Owner : résultats commerciaux (MTTR, bruit), approbation SOP.
Observability/SRE : RAG, intégration, sécurité et métriques de qualité.
Domain Leaders : validation des recommandations, pertinence du runbook/SOP.
Formation/Enablement : onbording des opérateurs, « comment communiquer avec AI », examens.
Conformité/Sécurité : Politique de données, audit et stockage des logs.

15) 30/60/90 - plan de lancement

• Pilote sur un seul domaine (par exemple Payments) : triage, TL ; DR, les tiquets.
• Indexation des connaissances (RAG) et cartes d'incidents, dry-run actions.
• Métriques de base : Acceptation/Time Saved/Precision/Recall.

• Ajouter handover/postmortem copilot, intégration avec Flags/Release.
• Inclure les conseils prédictifs (burn-rate, lag) et les suggestions d'accord d'alerts.
• Passer deux game-day en utilisant l'assistant.

• Extension sur Bets/Games/KYC, unification des modèles.
• Formaliser SOP avec AI, introduire KPI dans les objectifs trimestriels.
• Optimiser l'effet économique (coût/incident, prolongation réduite).

16) Exemples de réponses de l'assistant (formats)

Symptom: p99 payments-api ↑ up to 420 ms (+ 35%) in 15 minutes
Hypotheses:
1) PSP-X timeouts (probable 0. 62) - outbound_error_rate growth, quota 88%
2) DB-connections (0. 22) — active/max=0. 82
3) Cash evikshens (0. 16) — evictions>0
Steps:
[Open PSP-X panel] [Check quota] [Enable safe-mode deposit]
[Payments-api canary pause]
References: Grafana (payments p99), Logs (psp-x), Runbook v3

SLO OK/Degraded, incidents: INC-457 ETA 18:30, canary bets-api 10%, PSP-X quota 85%.
Action items: @ squad-payments check out the feilover before 7 p.m.

Impact: deposit conversion − 3. 2% at 5pm-5.25pm
Timeline: 16:58 alert p99; 17:04 canary pause; 17:08 PSP- X→Y
Root cause: slow PSP-X responses when 90% quota is reached
Actions now: breaker tuning, auto-predictor quota> 0. 85, alert hygiene

17) FAQ

Q : Qu'automatiser en premier ?
R : Résumé/tickets/recherche de connaissances - permet de gagner du temps en toute sécurité et immédiatement. Ensuite, des indices prédictifs et des actions semi-automatiques avec HITL.

Q : Comment lutter contre les « hallucinations » ?
R : RAG uniquement, réponses avec liens uniquement, interdiction des réponses sans sources, évaluation hors ligne de la qualité, réponses controversées à marquer et à décomposer rétro.

Q : Est-il possible de donner à un assistant le droit de « serrer les boutons » ?
R : Oui - pour les étapes réversibles et à bas niveau (annotations, résumés, dry-run, avant-skale), le reste par le biais de HITL et les rôles.