AIAgentree enregistre le raisonnement structuré qui sous-tend chaque décision prise par l’IA dans les opérations informatiques : triage des incidents, remédiation automatique, approbations de gestion des changements, planification de la capacité et détermination du respect des SLA. Lorsqu’une IA effectue une remédiation automatique d’un incident en production à 3 heures du matin, le graphe contextuel décisionnel conserve l’intégralité de l’arborescence argumentative normative : quels signaux ont déclenché l’action, quel manuel de procédures a été suivi, quelles alternatives ont été envisagées et pourquoi cette remédiation a-t-elle été choisie plutôt qu’une autre. Les ingénieurs SRE qui examinent les incidents après coup peuvent consulter l’ensemble complet des données décisionnelles, sans avoir à reconstituer l’information à partir de journaux éparpillés. Le cycle vertueux des précédents est essentiel pour les opérations informatiques : les incidents récurrents constituent une bibliothèque de modèles sur la manière dont nous gérons ces situations. Après le troisième basculement de base de données SEV-1, le système cite les deux premiers comme précédents, en indiquant leurs résultats. Les pistes d’audit de la gestion des changements documentent les modifications de l’infrastructure pilotées par l’IA avec le même niveau de rigueur que les approbations du CAB (Comité consultatif sur les modifications). 12 éléments sémantiques, traces immuables, surcharge inférieure à 10 ms. Ils vous indiquent que le système a effectué une remédiation automatique. Nous vous expliquons précisément pourquoi il a choisi cette remédiation et si la même approche a fonctionné la dernière fois.
Analysez les RAISONS pour lesquelles votre IA a classé par ordre de priorité, acheminé et résolu chaque incident, et pas seulement ce qu’elle a fait. Suivi structuré des décisions avec pistes d’audit de gestion des modifications pour chaque action opérationnelle de l’IA.
Idéal pour : les équipes d’exploitation informatique, les équipes de génie logiciel et de fiabilité des services (SRE), les organisations spécialisées dans l’ingénierie de plateformes et les fournisseurs de services gérés qui déploient AIOps, la gestion des incidents par IA et l’automatisation de la résolution des problèmes.
La remédiation automatique, la mise à l’échelle automatique et le routage des incidents pilotés par l’IA se produisent automatiquement, mais personne ne peut expliquer pourquoi des actions spécifiques ont été entreprises. Les analyses post-incident reconstruisent les décisions de l’IA à partir de journaux fragmentés au lieu d’enregistrements de raisonnement structurés.
ITIL et SOC 2 exigent une documentation pour les changements. Lorsque l’IA déclenche la mise à l’échelle automatique, modifie les configurations ou approuve les déploiements, le registre de la gestion des changements indique ce qui s’est passé, mais pas pourquoi l’IA a décidé que c’était nécessaire.
Lorsque des violations de SLA se produisent, vous avez besoin de preuves que le tri effectué par l’IA était approprié. La priorité était-elle correcte ? Le routage était-il optimal ? Sans traces de décision structurées, l’analyse des violations de SLA est une simple conjecture, et les litiges avec les clients deviennent plus difficiles à résoudre.
Rendez chaque décision opérationnelle prise par l’IA transparente, vérifiable et susceptible d’être améliorée.
12 éléments sémantiques capturent le contexte complet de chaque décision opérationnelle prise par l’IA. Contexte des alertes, critères d’évaluation de la gravité, logique de routage, alternatives de correction envisagées et niveaux de confiance : tous ces éléments sont structurés et consultables.
Chaque changement piloté par l’IA est documenté avec un raisonnement structuré. Les décisions d’auto-adaptation, les mises à jour de configuration, les approbations de déploiement et les déclencheurs de restauration disposent tous de pistes immuables en annexe qui répondent aux exigences ITIL et SOC 2.
Suivez chaque décision prise par l’IA dans la chaîne de réponse aux incidents, avec les données temporelles. En cas de violation des SLA, les pistes structurées indiquent si le triage était approprié, si le routage était optimal et où se sont produits les retards, en fournissant des preuves plutôt que des suppositions.
Le système d’évaluation statistique de la confiance identifie les tendances décisionnelles récurrentes dans des milliers d’incidents. Déterminez quelles règles de triage de l’IA doivent être ajustées, où l’auto-correction réussit ou échoue et quels types d’incidents nécessitent une meilleure gestion par l’IA.
Décisions de triage basées sur l’IA
Chaque décision documentée concernant le triage, le routage et la résolution des incidents liés à l’IA, avec un raisonnement structuré.
Suivi des modifications
Pistes d’audit immuables pour chaque modification opérationnelle pilotée par l’IA, prêtes pour les audits ITIL et SOC 2.
Preuves de conformité
Preuves structurées pour l’analyse des violations du SLA, montrant la qualité des décisions de l’IA à chaque étape.
« Votre IA a résolu automatiquement un problème survenu en production à 3 heures du matin. Personne n’était éveillé. Le système est de nouveau opérationnel. Mais voici la question à laquelle personne ne peut répondre : pourquoi l’IA a-t-elle choisi CETTE solution plutôt que trois autres ? Et cette même approche a-t-elle fonctionné la dernière fois ? »
Les outils AIOps sont excellents pour détecter et réagir. Ils sont très mauvais pour expliquer pourquoi ils ont réagi de telle manière. Les analyses post-incident sans suivi des décisions relèvent de l’archéologie : vous reconstituez le raisonnement à partir de journaux fragmentés au lieu d’examiner les données réelles sur la prise de décision.
L’observabilité vous indique ce qui s’est passé. Le suivi des décisions vous explique pourquoi cela s’est produit de cette manière.
Les LLM adorent les graphes. Ils détestent les bases de données plates. AIAgentree stocke les décisions sous forme d’arbres d’arguments structurés, le format dans lequel les modèles d’IA sont les plus performants pour raisonner.
Chaque relation est soit favorable, soit défavorable — et non une simple relation générique. Les LLM savent instantanément quelles preuves plaident en faveur ou contre une décision.
Chaque décision est un arbre autonome de 10 à 100 nœuds avec une racine naturelle, et non des millions de nœuds dans un enchevêtrement. Pas d'explosion du graphe, pas de parcours incontrôlable.
Des blocs structurés de 300 à 600 jetons extraient 120 % plus d’informations pertinentes que des fenêtres contextuelles de 8 000 jetons. Conçus spécifiquement pour la consommation par les LLM.
Les décisions passées deviennent des nœuds d’argumentation de premier plan dans les nouvelles décisions, et non de vagues références. Mémoire institutionnelle composable, citables et contestables.
Nous suivons les décisions prises par les systèmes d’IA. Nous ne remplaçons pas votre système de surveillance actuel.
Utilisez Datadog, Grafana ou New Relic pour les métriques du système. AIAgentree suit les décisions prises par votre IA en fonction de ces métriques, et non les métriques elles-mêmes.
Utilisez PagerDuty ou Opsgenie pour les alertes et l’automatisation des procédures. AIAgentree enregistre pourquoi l’IA a choisi cette procédure et si c’était le bon choix.
OpenTelemetry suit les flux d’exécution. AIAgentree suit les flux de décision. Couche différente, données complémentaires. Nous publions même vers les collecteurs OTel.
Les outils de surveillance vous indiquent que le système est hors service. Les outils AIOps permettent de le remettre en marche. AIAgentree explique pourquoi l’IA a choisi cette solution spécifique.
AIAgentree fait partie d’une gamme de quatre produits qui couvre l’ensemble du spectre de l’intelligence décisionnelle, allant de la prise de décision humaine à la gouvernance de l’IA.
Débat structuré entre personnes. Les équipes définissent les décisions sous forme d’arbres de pour et contre, avec une évaluation multidimensionnelle des arguments.
Intelligence pour les réunions →Intelligence artificielle collective. Plus de 7 LLM argumentent indépendamment, puis s'évaluent mutuellement — le consensus révèle la confiance.
Analyse multi-LLM →Suivi des décisions prises par l’IA. Enregistre POURQUOI les agents d’IA prennent leurs décisions — pistes d’audit structurées pour la conformité au règlement européen sur l’IA.
En savoir plus →Simulations de débats par IA. 9 personnalités d’IA débattent de n’importe quel sujet sous tous les angles — groupes de discussion synthétiques en quelques minutes.
Simulations d’IA →AI Agentree enregistre 12 éléments sémantiques pour chaque décision de tri d'incident liée à l'IA : le contexte de l'alerte, les critères d'évaluation de la gravité, la logique de routage, le raisonnement de l'escalade, les actions correctives envisagées et le niveau de confiance. Que votre IA dirige un incident, déclenche une correction automatique ou escalade vers un service d'astreinte, la chaîne complète du raisonnement est conservée dans une trace immuable en annexe.
Chaque changement piloté par l'IA (décisions d'auto-adaptation, mises à jour de configuration, approbations de déploiement, déclenchements de restauration) est enregistré avec des traces de raisonnement structurées. La piste d'audit indique ce que l'IA a détecté, les actions qu'elle a envisagées, pourquoi elle a choisi l'action en question et quel était le résultat attendu. Cela répond aux exigences de documentation de la gestion des changements ITIL et aux exigences d'audit SOC 2.
Oui. AI Agentree suit le raisonnement derrière chaque décision de l'IA qui a un impact sur la conformité aux SLA : affectation des priorités d'incident, décisions de routage, calendrier de l'escalade et choix de correction. Lorsque des violations de SLA se produisent, vous disposez de preuves structurées indiquant si le tri par l'IA était approprié et où les retards se sont produits dans la chaîne de décision.
AI Agentree ajoute moins de 10 ms de surcharge de latence par trace de décision. Notre architecture de capture asynchrone garantit que la réponse aux incidents en temps réel, la correction automatique et le traitement des alertes maintiennent leurs SLA de performance. Le suivi des décisions se déroule parallèlement au flux de travail principal, sans jamais bloquer la réponse critique aux incidents.
AI Agentree fonctionne en parallèle avec votre pile existante : ServiceNow, PagerDuty, Datadog, Splunk ou solutions AIOps personnalisées. Elle s'intègre à LangChain, n8n et aux pipelines d'agents IA personnalisés via un SDK léger. Les traces de décision complètent vos données d'observabilité existantes en ajoutant la couche « POURQUOI » qui manque aux outils de surveillance.
Commencez à suivre les décisions opérationnelles prises par l’IA avant votre prochain audit SOC 2 ou votre prochaine évaluation des accords de niveau de service (SLA).