Clustraly
Intelligence des erreurs & RGPD

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.

Le bénéfice

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
Diagnostiquer un groupe
Le fonctionnement

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
Deux modes

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
Confiance & décision

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
Les cas d'usage

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
Les garde-fous

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
Pourquoi ça compte

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.

FAQ

Questions fréquentes

Le Diagnostic IA d'erreur corrige-t-il l'erreur automatiquement ?
Non. Il propose une cause racine, un correctif suggéré, un prompt et un patch à revoir. L'application d'un correctif relève d'une autre fonctionnalité et reste sous votre contrôle.
Quelles données sont utilisées pour le diagnostic ?
Uniquement les données déjà stockées et caviardées du groupe d'erreurs. Rien n'est reconstitué : le diagnostic se construit sur le contexte assaini de l'incident.
Puis-je relancer un diagnostic ?
Oui. Un diagnostic est calculé une seule fois et mis en cache, mais un bouton de re-diagnostic force le recalcul et écrase le résultat précédent.
Que se passe-t-il si l'IA est indisponible ou si le budget est atteint ?
Le système échoue de façon ouverte (fail-open) et gère le dépassement de budget (« budget exceeded ») sans bloquer votre console d'erreurs.
Prêt à commencer ?

Passez de l'erreur brute à une piste claire

Ouvrez un groupe d'erreurs, demandez un diagnostic, lisez la cause racine et la confiance affichée. L'IA propose, vous décidez de la suite.