Colonne 06 · AI-Driven Ops

Runtime Intelligence : le verdict vient du réel

Un déploiement « qui s'est bien passé » n'est pas un déploiement qui marche. Runtime Intelligence lit l'état réel, compare baseline et candidate, et rend un verdict outcome indépendant — l'IA n'est jamais juge et partie de son propre changement.

Le mécanisme — du signal au verdict

Chaque changement porte un contrat d'outcome : les signaux attendus, les seuils, la fenêtre d'observation. Après l'action, l'évaluateur compare l'observé au promis — et les seuils sont calculés hors modèle : le LLM peut expliquer les résultats, il ne les décide pas.

verification:
  trace_id: uuid
  baseline_ref: evidence
  candidate_ref: artifact-digest
  signal_results:
    - signal_id: service.availability
      expected: ">= 99.9%"
      observed: "99.95%"
      status: pass
  verdict: pass | fail | unknown | degraded
  response: promote | hold | rollback | degrade | escalate

Quatre verdicts, pas deux

PASSl'outcome promis est observé

FAILrégression prouvée → rollback

UNKNOWNsignal stale, absent ou sans owner

DEGRADEDça marche, mais moins bien

Le verdict le plus important est UNKNOWN : un signal périmé ou non attribuable ne devient pas « zéro problème » — il devient un aveu d'ignorance explicite, qui bloque la promotion.

Ce que ça rend déterministe

Seuils hors prompt : les comparaisons sont calculées par du code, pas racontées par le modèle.
Fraîcheur contractuelle : chaque signal déclare son freshness_slo, son owner et son scope.
Attribution : hash d'artefact + trace_id relient le signal au changement — sans attribution suffisante, verdict UNKNOWN.
Hold / rollback sur régression : le runtime governor peut demander hold, freeze, rollback, isolate ou declare incident.

La limite est assumée : Runtime Intelligence demande une action au Control Plane ; elle ne possède pas les credentials d'exécution et ne modifie jamais directement la production.

Vos déploiements IA sont-ils vérifiés ?

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