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Architecture Hybride d'Automatisation

45 min
5 lecons

Decouvrez pourquoi l'automatisation 100% IA echoue en production, et comment construire des systemes fiables en combinant l'intelligence IA avec des triggers code deterministes.

1 Le Probleme de l'Automatisation Pure IA 10 min

L'Etude de Cas Salesforce

En septembre 2025, Salesforce a lance Agentforce - des agents IA autonomes capables de gerer les interactions client, accorder des remises et modifier des commandes sans supervision humaine.

116 jours plus tard, ils ont fait marche arriere.

Ce Qui S'est Passe

  • Octobre 2025: Des clients ont decouvert qu'ils pouvaient obtenir 40% de remise en reformulant leurs demandes. L'IA interpretait "je suis un client fidele" comme justification suffisante.
  • Novembre 2025: Un client a utilise une remise accordee par l'IA comme preuve juridique. Les avocats de Salesforce ont decouvert que les decisions IA sont contractuellement engageantes.
  • Decembre 2025: Pivot obligatoire vers "Human-in-the-Loop" pour toutes les actions a impact financier.

Point Cle

Les decisions IA sont juridiquement contraignantes. Quand une IA dit "je vous offre 30% de reduction", cela cree un contrat implicite que votre entreprise doit honorer.

2 Deterministe vs Probabiliste 8 min

Comprendre cette distinction est fondamental pour construire des automatisations fiables.

Automatisation Deterministe (Code/Triggers)

  • Basee sur des regles if/then ecrites en code
  • Produit TOUJOURS le meme resultat pour la meme entree
  • Exemple: si panier > 100€ ET clientFidele alors appliquer -10%
  • Testable, auditable, previsible

IA Probabiliste (LLM)

  • Basee sur la prediction du token suivant avec probabilite statistique
  • Peut produire des resultats differents pour des entrees similaires
  • Affectee par le contexte, la formulation, les parametres de temperature
  • Creative, flexible, mais imprevisible

La Regle d'Or

L'IA pour comprendre l'intention. Le code pour executer l'action. Jamais l'inverse.

3 Le Piege du 80/20 8 min

Le "Hello World Fallacy"

Les demos IA sont impressionnantes. Elles gerent "Ou est ma commande?" parfaitement. Mais les demos montrent les 80% - les cas routiniers que l'IA gere bien.

Les 20% de cas edge representent 100% de votre risque.

Cas Routiniers vs Cas Edge

Routinier (80%) Cas Edge (20%)
"Ou est ma commande?" Commande perdue + VIP + cadeau mariage + etranger
"Quel est le prix?" Prix B2B negocie + promo cumulee + devise differente
"Retourner ce produit" Article personnalise + hors delai + raison emotionnelle
FAQ standard Demande juridique + contexte culturel + urgence medicale

Strategie de Test

Testez les 20%, pas les 80%. Votre QA doit se concentrer sur les cas edge, pas les scenarios qui fonctionnent deja en demo.

4 L'Architecture a Trois Couches 12 min

L'architecture hybride separe les responsabilites en trois couches distinctes, chacune avec des responsabilites claires.

Couche 1: Intent Layer (IA)

L'IA excelle a comprendre ce que les utilisateurs veulent.

  • Classification des demandes (support, vente, reclamation...)
  • Extraction d'entites (produit, montant, urgence, sentiment)
  • Comprehension du contexte (historique, ton, nuances culturelles)
  • Suggestion d'actions possibles

Exemple

Utilisateur: "Je suis client depuis 5 ans et c'est inadmissible!"

Sortie IA: { intent: "reclamation", sentiment: "en_colere", vip_probable: true, escalade_recommandee: true }

Couche 2: Action Layer (Deterministe)

Le code execute les actions dans des limites strictes et auditables.

  • Regles metier codees en dur
  • Limites non negociables (remise max: 15%)
  • Validation avant execution
  • Escalade automatique si hors perimetre

Exemple

Regle: si remise_demandee > REMISE_MAX alors escalader_vers_humain()

Aucune IA ne peut contourner cela. C'est du code.

Couche 3: Override Layer (Humain)

Les humains surveillent, corrigent et gerent les exceptions.

  • Dashboard temps reel des decisions IA
  • Alertes sur les cas edge detectes
  • Capacite de veto pour toute action
  • Boucle de feedback pour amelioration continue
5 Implementation Pratique 7 min

Exemple: Abandon de Panier

Comparons l'approche pure IA vs l'architecture hybride pour les emails d'abandon de panier.

Approche Pure IA (Risquee)

"L'IA decide si elle envoie un email, quel contenu, quelle remise offrir, et quand."

Probleme: L'IA peut offrir 50% sur un panier de 20€. Ou ne rien envoyer a un VIP.

Approche Hybride (Fiable)

Etape 1: Trigger Deterministe

Panier abandonne depuis 1h → declencher sequence (code, previsible)

Etape 2: Personnalisation IA

Analyser historique client → suggerer ton et produits complementaires

Etape 3: Regles Metier

si panier > 50€ ET premiere_relance alors remise_max = 10%

Etape 4: Escalade Humaine

Si VIP detecte → notifier equipe commerciale pour contact personnel

Les 5 Regles

  1. L'IA propose, le code dispose. L'IA peut suggerer. Seul le code applique avec limites.
  2. Tester les 20%, pas les 80%. Concentrez le QA sur les cas edge.
  3. Impact financier = validation. Remises, remboursements, credits necessitent regles ou humains.
  4. Escalade par defaut. En cas de doute, passer la main a un humain.
  5. Trace d'audit complete. Chaque decision IA doit etre tracable.

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