Diagnostic IA d'erreur : la cause racine expliquée, la décision vous revient
Diagnostic IA d'erreur une fonctionnalité du module Intelligence des erreurs & RGPD de Clustraly. Le Diagnostic IA d'erreur demande à Claude d'analyser un groupe d'erreurs déjà caviardé, puis propose cause racine, correctif suggéré et prévention à valider.
Claude lit vos erreurs déjà groupées et caviardées, puis vous remet un diagnostic structuré : cause probable, fichier fautif, correctif suggéré et niveau de confiance affiché. Vous gardez la main sur chaque décision.
Comprenez la cause racine sans fouiller les logs
Au lieu de relire des piles d'appels, vous ouvrez un groupe d'erreurs et demandez un diagnostic. Claude identifie la cause probable, pointe le fichier et la ligne fautive, puis l'explique en clair.
L'analyse s'appuie uniquement sur les données déjà stockées et caviardées de l'incident : aucune donnée sensible n'est reconstituée pour produire le diagnostic.
- Cause racine et explication lisibles
- Fichier et ligne fautive pointés (culprit_file / line)
- Construit à partir des données déjà caviardées
Un diagnostic structuré, de la cause au correctif
Chaque diagnostic suit un format constant que vous lisez d'un coup d'œil, puis mettez en action : cause racine, catégorie, sévérité et niveau de confiance.
Il inclut un correctif suggéré, un prompt de correction prêt à coller, un patch proposé et des pistes de prévention. À vous de les revoir et de décider de la suite.
- root_cause, explanation, category, severity
- suggested_fix, fix_prompt, patch, prevention
- Résultat calculé une seule fois, puis mis en cache
À la demande, ou en continu sur chaque nouveau groupe
Lancez un diagnostic manuel en un clic et recevez le résultat inline, ou relancez un re-diagnostic qui écrase l'ancien quand le contexte a changé.
En mode auto, chaque nouveau groupe déclenche une tâche planifiée asynchrone « error_diagnose », dédupliquée et reprogrammée selon votre budget : les diagnostics vous attendent sans bloquer l'admin.
- Mode manuel inline (errors.manage + CSRF)
- Re-diagnostic forçant l'écrasement du résultat
- Mode auto : tâche « error_diagnose » par nouveau groupe
La confiance est affichée, la décision reste vôtre
Chaque diagnostic arrive avec une barre de confiance, l'horodatage et le modèle utilisé. Vous voyez tout de suite si la piste est solide ou à confirmer.
L'IA propose, vous décidez : rien n'est appliqué automatiquement depuis cette page. Le diagnostic, le modèle et la confiance sont stockés sur le groupe pour que toute l'équipe s'aligne.
- Barre et niveau de confiance (confidence)
- Horodatage et modèle affichés
- Diagnostic stocké sur le groupe, partagé à l'équipe
Quand le diagnostic IA vous fait gagner du temps
Un pic d'erreurs après un déploiement, un nouveau groupe apparu la nuit, une régression qui rejoue une empreinte déjà résolue : le diagnostic vous donne une longueur d'avance avant même d'ouvrir le code.
Idéal pour trier vite les incidents prioritaires et transmettre un contexte clair à qui prendra le correctif en main.
- Triage rapide après un pic ou un déploiement
- Contexte prêt sur un nouveau groupe ou une régression
- Passation nette vers la correction
Des garde-fous par conception
Le diagnostic ne travaille que sur des données déjà caviardées et ne s'exécute qu'une fois par groupe, mis en cache. Un garde-fou de budget par utilisateur en manuel, global en auto encadre la consommation.
Si l'IA est indisponible, le système échoue de façon ouverte (fail-open) sans bloquer votre console. Et cette page ne fait que proposer : elle n'écrit jamais dans vos fichiers.
- Budget encadré, dépassement « budget exceeded » géré
- Fail-open si l'IA est indisponible
- Données caviardées, aucune écriture de fichier
- Un diagnostic par groupe, mis en cache
L'IA propose, vous décidez.
Le Diagnostic IA d'erreur transforme un groupe d'erreurs caviardé en cause racine, correctif suggéré et prévention, avec sa confiance affichée. Vous gardez chaque décision entre vos mains.
Questions fréquentes
Le Diagnostic IA d'erreur corrige-t-il l'erreur automatiquement ?
Quelles données sont utilisées pour le diagnostic ?
Puis-je relancer un diagnostic ?
Que se passe-t-il si l'IA est indisponible ou si le budget est atteint ?
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Ouvrez un groupe d'erreurs, demandez un diagnostic, lisez la cause racine et la confiance affichée. L'IA propose, vous décidez de la suite.