Trier les tickets avec Jev, appliquer ses règles en Python et laisser le LLM

Les notes suivantes reconstituent une approche pratique pour « Trier les tickets avec Jev, appliquer ses règles en Python et laisser le LLM préparer la réponse : un tutoriel concret avec NOVA ». L’accent est mis sur les contrats, les vérifications et les placeholders de code à insérer, plutôt que sur une présentation motivante. Lors de l’étape d’aperçu, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définez des vérifications de succès et refusez les complétions partielles silencieuses.

Jev ne remplace pas le modèle qui rédige

Le Jev ne remplace pas les études de cas ; il fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une surface mesurable. Capturez un exemple réussi, un cas d’échec ainsi que la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de la démonstration à des environnements partagés. Fixez l’interpréteur et le fichier de verrouillage des dépendances avant d’enseigner la boucle. Les différences entre l’ordinateur portable et les environnements CI constituent la cause la plus fréquente de dysfonctionnement silencieux dans les démonstrations API.

L’architecture avant le code

L’architecture L avant la phase de stage fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple réussi, un cas d’échec ainsi que la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Fixez l’interpréteur et le fichier de verrouillage des dépendances avant d’enseigner la boucle. Les différences entre l’ordinateur portable et l’environnement CI constituent la cause la plus fréquente de dysfonctionnements silencieux dans les démos API.

Message client + historique
            ↓
Jev : service, urgence, frustration
            ↓
Python : validation et règles métier
            ↓
Agent LangChain + LLM
            ↓
Consultation des commandes et procédures
            ↓
Dossier pour l’équipe support + brouillon de réponse

Préparer l’environnement

Préparer l’environnement de stage fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours réussi et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Fixez l’interpréteur ainsi que le fichier de verrouillage des dépendances avant d’expliquer la boucle. Les différences entre l’ordinateur portable et les outils CI sont la cause la plus fréquente de dysfonctionnement silencieux lors des démonstrations API. Préparer l’environnement de stage fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définites des critères de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.

TYPESAFE_API_KEY=ta_cle_typesafe
OPENAI_API_KEY=ta_cle_openai
JEV_MODEL=jev-latest
OPENAI_MODEL=gpt-4.1-mini

jev = TypeSafeClassifier(
    model=os.getenv("JEV_MODEL") or "jev-latest",
    timeout=30,
)

modele = ChatOpenAI(
    model=os.getenv("OPENAI_MODEL") or "gpt-4.1-mini",
    timeout=60,
    max_retries=1,
)

Les trois primitives : Choice, Noul et Score

Pour l’étape des trois primitives Choice, il convient de définir les entrées, le responsable de l’étape ainsi que les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce du coût permet d’éviter des factures inattendues lorsque le parcours passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés. Séparez la construction du client du cycle de messages afin que les fournisseurs puissent être remplacés sans avoir à réécrire la machine d’état de la conversation.

Choice : choisir un service

Pour choisir un service de stage, il faut définir les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’achèvement avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Séparez la construction des clients de la boucle de messages afin que les fournisseurs puissent être remplacés sans avoir à réécrire la machine à états de la conversation.

Nouveau : évaluer une question oui/non

Pour évaluer une question de stage, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez conjointement le parcours normal et les scénarios de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures. Séparez la construction du client de la boucle de messages afin que les fournisseurs puissent être remplacés sans avoir à réécrire la machine d’états de la conversation. Pour évaluer une question de stage, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définissez des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.

Score : situer la frustration sur une échelle

Lors de l’étape « Score : situer la frustration », notez d’abord les éléments requis : les données nécessaires, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce du coût évite les factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés. Enregistrez l’ID de la requête, l’ID du modèle et le temps de latence pour chaque appel. Sans ce suivi, les erreurs intermittentes du fournisseur sont prises pour des bugs de l’application.

from langchain_typesafe import Choice, Noul, Score

def questions_triage():
    return {
        "service": Choice(
            instructions=(
                "Quel service doit traiter en priorité la dernière demande du client ? "
                "Utilise le contexte seulement pour comprendre cette demande."
            ),
            criteria={
                "livraison": "Retard, suivi ou réception d'une commande.",
                "facturation": "Paiement, facture ou remboursement.",
                "technique": "Panne ou utilisation d'un produit.",
                "autre": "Demande ambiguë ou sans rapport avec les catégories précédentes.",
            },
        ),
        "urgence": Noul(
            instructions=(
                "Les faits décrits nécessitent-ils une prise en charge immédiate, "
                "plutôt qu'un traitement normal ? Ne te fonde pas seulement sur le ton."
            )
        ),
        "frustration": Score(
            instructions="Quel niveau de frustration le client exprime-t-il ?",
            criteria=[
                "Le client s'exprime calmement, sans insatisfaction.",
                "Le client exprime une insatisfaction tout en restant mesuré.",
                "Le client exprime une forte colère ou des réclamations répétées.",
            ],
        ),
    }

Analyser un premier ticket

Lors de la phase d’analyse du premier ticket, notez d’abord les exigences du contrat : données requises, signal de succès, et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Enregistrez l’ID de la requête, l’ID du modèle et le temps de réponse pour chaque appel. Sans ces traces, les erreurs intermittentes du fournisseur sont prises pour des bugs de l’application.

reponse_jev = jev.invoke(requete_triage(ticket))

print("Service :", reponse_jev.choices["service"].choice)
print("Urgence :", reponse_jev.nouls["urgence"].noul)
print("Frustration sur 2 :", reponse_jev.scores["frustration"].score)

Service : livraison
Urgence : 0.76
Frustration sur 2 : 1.93

Les règles métier restent dans le programme

Lors du travail sur l’étape Les r gles m, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures. Enregistrez l’ID de la demande, l’ID du modèle et le temps de latence à chaque appel. Sans ces traces, les erreurs intermittentes du fournisseur ressemblent à des bugs de l’application. Lors du travail sur l’étape Les r gles m, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définites des vérifications de succès et refusez les terminations partielles silencieuses.

def orienter_ticket(analyse, seuil_urgence=0.8, seuil_confiance=0.6):
    raisons = []

    if analyse["urgence"] >= seuil_urgence:
        raisons.append("urgence élevée")
    if analyse["frustration"] >= 1.5:
        raisons.append("forte frustration")
    if analyse["confiance_service"] < seuil_confiance:
        raisons.append("service incertain")
    if analyse["service"] == "autre":
        raisons.append("demande à clarifier")    return {
        "service": analyse["service"],
        "priorite": "haute" if analyse["urgence"] >= seuil_urgence else "normale",
        "revue_humaine": bool(raisons),
        "raisons": raisons or ["traitement courant"],
    }

{
  "service": "livraison",
  "priorite": "normale",
  "revue_humaine": true,
  "raisons": ["forte frustration"]
}

Fournir à NOVA des informations à consulter

La phase de fourniture d’informations à NOVA fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple réussi, un cas d’échec ainsi que la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des jetons ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts permet d’éviter des factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés. Fixez l’interpréteur et le fichier de verrouillage des dépendances avant d’enseigner la boucle. Les écarts entre l’ordinateur portable et les environnements CI constituent la cause la plus fréquente de dysfonctionnement silencieux dans les démonstrations API.

Assembler l’agent LangChain

L’agent LangChain fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une entité mesurable. Capturez un exemple réussi, un cas d’échec ainsi que la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Conservez les configurations en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les administrateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Fixez l’interpréteur et le fichier de verrouillage des dépendances avant d’implémenter la boucle. Les différences entre l’ordinateur portable et l’environnement CI sont la cause la plus fréquente de dysfonctionnements silencieux dans les démos API.

def creer_agent(modele, analyse, orientation):
    contexte = json.dumps(
        {"analyse_jev": analyse, "orientation": orientation},
        ensure_ascii=False,
    )

    return create_agent(
        model=modele,
        tools=[consulter_commande, consulter_procedure],
        system_prompt=(
            ROLE_NOVA
            + "\nContexte de traitement fourni par le programme :\n"
            + contexte
        ),
    )

Ce que montrent les tests du notebook

The Ce que montrent les stage fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours réussi et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Fixez l’interpréteur ainsi que le fichier de verrouillage des dépendances avant d’expliquer la boucle. Les différences entre l’ordinateur portable et les environnements CI sont la cause la plus fréquente de dysfonctionnement silencieux dans les démos API. The Ce que montrent les stage fonctionne le mieux lorsqu’il est considéré comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définites des critères de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.

suivi = traiter_ticket(
    "Quel article contient cette commande ?",
    modele,
    jev,
    historique=dossier["messages"],
)

print(suivi["reponse"])

Ce que je garderais pour un vrai projet

Pour l’étape « Ce que je garderais », définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des jetons ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le parcours passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Séparez la construction du client du cycle de messages afin que les fournisseurs puissent être remplacés sans avoir à réécrire la machine d’état de la conversation.

Liste de contrôle opérationnelle

Pour l’étape « Liste de contrôle opérationnelle », définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché.

Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’erreur doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé.

Séparez la construction côté client du cycle de messages afin que les fournisseurs puissent être remplacés sans avoir à réécrire la machine d’état de la conversation.

Mémorisez les instructions système stables ainsi que les schémas des outils. Envoyer à nouveau un préambule identique est une cause fréquente de gaspillage.

Fixez les versions des dépendances et enregistrez le digest de l’image utilisée pour la démonstration. La reproductibilité vaut mieux que les connaissances propres à un groupe.

Gardez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les flags fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système.

Au préalable de promouvoir la pile logicielle, figez les versions, conservez une transcription exemplaire pour le chemin critique, et confirmez les étapes de réversion. Les environnements partagés nécessitent des limites de débit, des vérifications d’attribution, ainsi qu’un responsable clair pour la rotation des secrets. Préférez une fiabilité sans faille à des démonstrations brillantes mais ponctuelles.

Note pour cf51dd985f5e : gardez les clés du fournisseur hors du répertoire, fixez un plafond pour les tokens par session, et stockez les transcriptions à côté des fichiers d’évaluation afin que les remplacements de modèles ultérieurs restent comparables.