Colonne 07 · AI-Driven Ops
Quality Flywheel : plus on travaille, plus la qualité monte
Tout fix est une donnée. Les patterns vérifiés et récurrents passent du probabiliste (LLM) au déterministe (règle, test, gate) — le déterministe grignote le probabiliste, la qualité se capitalise.
Le mécanisme — le cycle
1. Detect→2. Contain/Fix→3. Scribe→4. Verify→5. Identify→6. Accumulate→7. Consolidate→8. Promote→9. Observe→10. Retire↺
Quand un problème est détecté puis corrigé, le fix est documenté (Scribe), vérifié, accumulé (Field KB), et si le pattern revient ≥ 3 fois en 90 jours, il est promu en contrôle déterministe — avec un pattern_id stable et sa fixture fondatrice. Le LLM ne traite plus ce pattern — il se concentre sur le nouveau. Une règle promue reste observée (faux positifs mesurés) et peut être dé-promue ou retirée.
Les 5 leviers de promotion (force croissante)
L1Briefing sub-agent — une ligne de prompt (probabiliste)
L2KB enrichie — doc curée, sourcée et validée (probabiliste renforcé)
L3Skill / agent enrichi (probabiliste outillé)
L4Linter / outil déterministe — ansible-lint custom, checkov (déterministe sur ce qu'il sait)
L5Hook / gate — intercepte avant exécution (déterministe, non-bypassable)
Pourquoi c'est l'inverse du « tout LLM »
- Tout fix est une donnée — il ne disparaît pas avec la session.
- Les patterns se révèlent par accumulation (1 incident isolé vs 5 = pattern systémique).
- On réduit volontairement la surface de raisonnement LLM : le mécanique va aux outils, le LLM garde le jugement.
- Indicateur de maturité : le ratio « temps LLM sur problèmes nouveaux / sur patterns déjà vus » augmente.
Heuristique Karpathy : filtrage déterministe avant LLM. Plus la couche déterministe est riche, plus le LLM se concentre sur la valeur ajoutée. Et la règle d'honnêteté : une sortie LLM ne se promeut jamais elle-même en mémoire, règle ou autorité — la promotion exige une preuve vérifiée et récurrente.
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