Architecture Lab

Paysage d’environnements & flux ALM

flowchart LR
  PERS["Personal<br/>sandbox · default DLP"] --> TEAM["Team<br/>shared maker envs"]
  TEAM --> DEPT["Department<br/>governed pre-prod"]
  DEPT -->|"pipelines · approvals<br/>env variables · connection refs"| PROD["Managed production<br/>managed solutions"]

Matrice de classification DLP

Modèle opératoire

• → Rôles Dataverse et modèle d’accès par classe d’environnement ; propriété applicative enregistrée — les apps orphelines sont détectées puis réattribuées ou retirées.
• → Solutions managées uniquement au-delà du dev ; variables d’environnement et connection references rendent la promotion reproductible.
• → Center of Excellence : télémétrie makers/apps/flows, modèle de maturité pour la segmentation des makers, playbooks de support.
• → Critères explicites de passage du citizen development à l’IT professionnelle : sensibilité des données, nombre d’utilisateurs, exigence de disponibilité, profondeur d’intégration.

Cycle de vie d’un cas d’usage

flowchart LR
  A["Idea"] --> B["Classification"] --> C["Architecture"] --> D["Risk review"] --> E["Pilot"]
  E --> F["Readiness review"] --> G["Production"] --> H["Monitoring"] --> I["Retirement"]

Composants du modèle opératoire

• → Intake : chaque cas d’usage IA est enregistré avec un owner métier ET un owner technique — pas d’expérimentation orpheline.
• → La classification de risque décide du chemin : catégories de données approuvées, catalogue de modèles approuvés, profondeur de revue.
• → Comités d’approbation avec revue sécurité et gates de production-readiness ; gestion des exceptions avec dates d’expiration, pas de dérogations permanentes.
• → Coûts par cas d’usage ; monitoring et réponse à incident câblés avant le go-live ; le retrait d’un modèle est une phase à part entière.

Matrice de sélection (méthode — les valeurs dépendent du cas d’usage)

Routage & cycle de vie

• → Classification de tâche + sensibilité des données déterminent l’ensemble candidat ; benchmarks de qualité par famille de tâches, pas de leaderboard global.
• → Routage avec chaînes de fallback et circuit breakers ; épinglage de versions avec fenêtres de migration déclarées.
• → Plans de dépréciation et de rollback écrits dès l’adoption ; budgets de consommation par workload.

Contrôles par phase

Colonne de télémétrie

flowchart TD
  REQ["Request"] --> TR["Trace<br/>prompt ver · model ver · tools"]
  TR --> TOK["Tokens · cost"]
  TR --> QUAL["Quality<br/>groundedness · retrieval · tool success"]
  TR --> SAFE["Safety<br/>filter hits · escalations"]
  TOK --> SLO["SLO evaluation"]
  QUAL --> SLO
  SAFE --> SLO
  SLO --> AL["Alerts · rollback thresholds"]

Exemple de scorecard

• → Disponibilité · latence P95 · coût par tâche réussie
• → Taux de réponses fondées · taux de succès des tools · dérive vs baseline
• → Taux d’escalade humaine · incidents de sécurité critiques (cible : zéro)
• → Chaque SLO a un owner, un seuil d’alerte et un déclencheur de rollback.

Composants du modèle

• → Principes d’architecture + architectures de référence comme langage commun ; catalogue de standards avec un processus d’exception explicite.
• → Design reviews à partir de documents (ADRs), pas de slides — décisions enregistrées, revisitées, escaladées si besoin.
• → Composants réutilisables et propriété de plateforme ; dette technique suivie avec le même sérieux que les features.
• → Communauté d’architecture inter-streams ; alignement de roadmap pour que l’optimisation locale ne batte jamais la cohérence globale.

Checklist de design review (extrait)

• → La décision est-elle enregistrée comme ADR avec alternatives et trade-offs ?
• → Identité, classification des données et piste d’audit définies avant le build ?
• → Modèle de coûts et SLOs énoncés ? Chemin de rollback testé, pas seulement écrit ?
• → Une autre équipe peut-elle opérer ce système sans ses auteurs ?