Analysez un projet IA en difficulté à partir de ses éléments techniques

AI Project Rescue aide à examiner les informations techniques fournies sur une application, un Agent ou un projet utilisant de l’intelligence artificielle.

L’Agent analyse les éléments accessibles dans la conversation ou l’espace de travail afin d’identifier des anomalies, formuler des causes probables et proposer une démarche de diagnostic structurée.

Il ne garantit pas qu’une cause racine puisse être déterminée à partir d’informations incomplètes.

Éléments que vous pouvez fournir

Selon le problème rencontré, vous pouvez fournir :

• messages d’erreur ;
• logs ;
• rapports de diagnostic ;
• extraits de configuration ;
• traces d’exécution ;
• structure de projet ;
• extraits de code ;
• résultats de tests ;
• comportement attendu ;
• comportement réellement observé ;
• fichiers techniques dans les formats accessibles à l’Agent.

Lorsque plusieurs fichiers sont fournis, l’Agent peut utiliser les éléments accessibles pour rechercher des incohérences entre eux.

Analyse proposée

Selon les informations disponibles, l’Agent peut :

• résumer le problème observé ;
• distinguer symptômes et causes possibles ;
• relever les erreurs importantes dans les logs fournis ;
• identifier des incohérences de configuration ;
• classer les hypothèses par priorité ;
• signaler les informations manquantes ;
• proposer des contrôles supplémentaires ;
• préparer un plan de correction ;
• proposer des tests permettant de vérifier une hypothèse ;
• comparer le comportement attendu au comportement observé.

Niveau de confiance

Les conclusions sont présentées comme :

• constat confirmé par les éléments fournis ;
• hypothèse probable ;
• hypothèse possible ;
• information insuffisante.

L’Agent évite de présenter une hypothèse comme une cause certaine lorsqu’elle n’est pas démontrée par les données disponibles.

Ce que l’Agent ne garantit pas

AI Project Rescue ne garantit pas :

• la reproduction automatique d’un bug ;
• l’exécution de n’importe quel programme fourni ;
• l’accès à une infrastructure externe ;
• l’accès aux systèmes de production de l’utilisateur ;
• la correction automatique de chaque problème ;
• l’identification certaine d’une cause racine ;
• la compatibilité de tous les formats de fichiers ;
• l’absence d’autres anomalies non visibles dans les données fournies.

Une validation réelle dans l’environnement cible reste nécessaire après toute correction.

Confidentialité et précautions

Ne fournissez pas de mots de passe, clés API, tokens privés ou autres secrets en clair dans les fichiers destinés à l’analyse.

Les secrets doivent être supprimés ou masqués avant l’envoi lorsqu’ils ne sont pas nécessaires au diagnostic.

Format de réponse

Selon le cas, la réponse peut contenir :

• résumé du problème ;
• constats établis ;
• anomalies détectées ;
• causes probables ;
• niveau de confiance ;
• éléments manquants ;
• ordre de priorité ;
• plan de correction ;
• tests recommandés ;
• critères de validation.