Workflow déterministe
Un workflow déterministe est une séquence d'étapes ordonnée et paramétrée qui produit le même résultat lorsqu'elle est réexécutée avec les mêmes entrées, ce qui la rend adaptée au reporting récurrent et aux processus de revue.
L'analyse conversationnelle est exploratoire par nature : la même question posée deux fois peut emprunter un chemin différent et aboutir à une réponse légèrement différente. Cette variabilité est acceptable pendant l'investigation et inacceptable dès que le processus devient récurrent. Une remise réglementaire mensuelle ne peut dépendre de la formulation employée.
Un workflow déterministe résout cela en figeant les étapes. Les paramètres sont déclarés explicitement, la séquence est enregistrée plutôt qu'improvisée, et chaque exécution produit une trace. La définition étant stable, deux exécutions se comparent utilement : un écart signale que les données ont changé, pas la méthode.
L'intérêt pratique est que le travail exploratoire peut être promu. Une analyse mise au point de façon interactive devient un workflow exécuté selon un calendrier ou à la demande, sans être réécrite dans un autre système par une autre équipe.
Ce qui le distingue
- Étapes ordonnées à paramètres déclarés, enregistrées plutôt qu'improvisées
- Mêmes entrées, mêmes sorties : les écarts entre exécutions sont donc significatifs
- Chaque exécution produit une trace consultable et comparable
- S'exécute manuellement, selon un calendrier ou à l'appel d'un autre processus
Dans DataQube
Dans DataQube, un workflow est un artefact de premier ordre, distinct du fil dont il provient. Une analyse mise au point en conversation peut être extraite en workflow avec étapes ordonnées, paramètres et permissions ; les exécutions renvoient leurs résultats vers un fil, si bien que la sortie planifiée reste rattachée au même enregistrement auditable que le travail interactif.
Questions fréquentes
Pourquoi ne pas reposer la même question chaque mois ?
Parce que le chemin emprunté peut différer, et la réponse avec lui. Pour un processus récurrent, l'écart entre deux exécutions doit refléter un changement dans les données, non dans l'interprétation de la question. Figer les étapes est ce qui rend la comparaison significative.
En quoi diffère-t-il d'un notebook ?
Une vue notebook est une projection d'un travail déjà effectué : un enregistrement destiné à la revue. Un workflow est une définition destinée à être réexécutée, avec des paramètres déclarés et son propre historique. L'un documente, l'autre exécute.
Peut-il utiliser un modèle de langage ?
Oui, le déterminisme portant alors sur la structure et non sur chaque token produit. Les étapes, sources, paramètres et permissions restent fixes, ce qui rend les exécutions comparables même lorsqu'un modèle fournit du texte rédigé.
Termes liés
Agent de données IA
Un agent de données IA est un logiciel qui répond aux questions analytiques en planifiant et exécutant ses propres étapes — interroger des bases approuvées, exécuter du code, citer ses sources — plutôt que de seulement produire du texte.
Provenance des données
La provenance des données est la lignée enregistrée d'un résultat : les sources, requêtes, transformations et décisions qui l'ont produit, conservées assez finement pour qu'un tiers puisse vérifier le chiffre de façon indépendante.
Licence par sessions simultanées
La licence par sessions simultanées facture selon le nombre d'utilisateurs actifs au même moment, plutôt que le nombre de comptes nominatifs, de sorte que les utilisateurs occasionnels ne consomment pas chacun un poste permanent.