Alertes & détection proactive
Voir le problème avant qu'il ne devienne incident — volumes anormaux, retards prédictifs, ressources manquantes.
Une veille permanente qui surveille vos flux, détecte les écarts subtils, et alerte la bonne personne sur le bon canal au bon moment — bien avant que l'incident n'apparaisse sur un reporting.
Repères
- Détection avant incident30 min à 6 h d'avance
- Canaux d'alerteEmail, Slack, WhatsApp, dashboard
- SeuilsDynamiques (apprennent vos saisonnalités)
- Mise en production4-8 semaines
Le contexte.
La plupart des incidents opérationnels étaient prévisibles 30 minutes à 6 heures avant — il manquait juste l'œil pour les voir. Volumes qui dérivent doucement, retards qui s'accumulent, MNR oubliés, ressources qui manquent. Une détection proactive surveille ces signaux faibles en permanence, calcule les seuils dynamiquement (pas des seuils figés), et déclenche une alerte qui arrive là où la décision se prend — Slack du manager, WhatsApp du dispatch, dashboard du superviseur.
Comment on procède.
- Étape 01
Inventaire des signaux faibles
Avec vos opérationnels, on liste les anomalies qu'ils ont déjà vues — volumes anormaux, MNR oubliés, ressources manquantes, retards en série, ratios qui dérapent. C'est la liste de départ.
- Étape 02
Seuils dynamiques apprenants
Pas de seuils figés type « alerter si > 100 ». Les seuils apprennent vos saisonnalités (jour de semaine, période d'année), votre flux moyen, vos pics habituels. Une alerte n'est levée que pour des écarts réellement anormaux.
- Étape 03
Alertes routées au bon endroit
Chaque type d'alerte va à un canal précis et à une personne précise. Un MNR oublié → Slack du team leader. Un volume anormal → WhatsApp du dispatch. Un retard prédictif → email du manager + alerte dashboard.
- Étape 04
Boucle de feedback active
Chaque alerte est notée par le destinataire (utile / faux positif / déjà géré). Le système ajuste les seuils en conséquence pour réduire le bruit et augmenter la pertinence.
Outils mobilisés
La stack au service du métier.
- Streaming de données via WebSocket / SSE
- Détection statistique (Z-score, EWMA, isolation forest)
- Modèles de prédiction sur séries temporelles
- Notifications multi-canal avec déduplication intelligente
- Feedback loop pour calibrage continu des seuils