Détection d'erreurs en production : de l'anomalie au correctif vérifié
Celenisia est une solution d'IA en tant que service (AIaaS) conçue par Aezan, cabinet de conseil en transformation numérique. Elle industrialise une démarche que nous appliquions jusqu'ici en mission : observer le comportement réel des applications, remonter à la cause, et s'assurer que la correction tient dans la durée. Celenisia s'appuie sur des modèles d'IA open source, et aucune de vos données ne sert à entraîner des modèles.
1. Détecter ce que personne n'a encore vu
Une partie des dysfonctionnements de production ne vient pas du code : coupure réseau, base de données saturée, pic d'activité, flux insuffisant, erreur ou non-conformité dans les données, API d'un partenaire ou d'un fournisseur indisponible. L'application répond, mais pas toujours, ou pas bien. Ces situations ne sont ni anticipées par les tests, ni signalées tant qu'un utilisateur ne s'en plaint pas.
Celenisia analyse en permanence le comportement de vos applications à partir de leurs logs. Il fait apparaître ces anomalies, y compris intermittentes, avant qu'elles ne passent par le support puis les opérations.
2. Rapprocher des signalements utilisateurs
Chaque anomalie détectée est mise en regard des tickets de votre gestionnaire (Jira, Azure DevOps…). Un « ça ne marche pas » devient un fait qualifié : quand, où, à quelle fréquence.
3. Prioriser selon l'impact
Vos Product Owners disposent des éléments pour arbitrer sur des données objectives de production, et non sur des ressentis : fréquence, périmètre touché, impact sur les utilisateurs. Les équipes savent où porter leurs efforts en premier.
4. Remonter jusqu'au code
Celenisia audite le code source concerné pour identifier ce qui provoque l'erreur, ou ce qu'il faudrait améliorer pour mieux la traiter, et propose un correctif.
Les opérations comprennent ce qui se passe sans attendre l'analyse des développeurs ; les développeurs ne sont plus interrompus pour qualifier un incident.
5. Suivre chaque correction
Du signalement à la mise en production du correctif, chaque correction est suivie. Direction, support et équipes techniques partagent la même observation factuelle de la situation en production et du processus de résolution.
| Application | Anomalie | Fréquence | Statut |
|---|---|---|---|
| Paie | Écart de calcul sur les heures supplémentaires | 12 cette semaine | Correctif en recette |
| Facturation fournisseurs | Délai dépassé sur l'API bancaire | 4 cette semaine | Cause identifiée |
| Annuaire | Échec de synchronisation avec l'Active Directory | 2 cette semaine | Corrigée, non-régression vérifiée |
| Portail RH | Aucune anomalie ouverte | — | Stable |
6. Assurer la non-régression
Une fois le correctif déployé, Celenisia vérifie que chaque erreur traitée a bien disparu, signale s'il reste des cas résiduels, ou si de nouveaux cas se présentent. Vous êtes prévenus dès qu'un problème réapparaît.
Le résultat : la réassurance
Le DSI peut rendre compte aux directions métier sur des faits : soit l'application ne présente pas d'erreur, soit les erreurs sont identifiées et prises en charge. Et une fois corrigées, l'application se comporte de nouveau normalement.
Ce que Celenisia utilise
| Source | Accès demandé | Ce qu'elle apporte |
|---|---|---|
| Les logs de vos applications | Lecture seule, via Azure, AWS, SFTP ou base de données | Le comportement réel de la production |
| Votre code source (GitHub, GitLab, Azure Repos) | Lecture seule | La cause source des erreurs et une proposition de correctif, soumise à vos développeurs |
| Votre gestionnaire de tickets (Jira, Azure DevOps…) | Lecture | La création de tickets structurés et complets à partir des éléments observés en production, et le suivi des corrections |