Realtime Decision Platform

Plateforme de décision en temps réel pilotée par l’IA. Architecture événementielle multi-tenant pour flux de données haute fréquence, avec intelligence prédictive et exécution automatisée.

  flowchart LR
    A[Sources d'événements] --> B[Daemon d'ingestion]
    B --> C[Moteur de décision]
    C --> D{"Score de risque ?"}
    D -->|Élevé| E[Action sortante]
    D -->|Faible| F[Laisser passer]
    C --> G[(Journal d'audit)]

Ce que fait la plateforme

Un pipeline temps réel prêt pour la production qui transforme les flux de données bruts en décisions convergentes — de l’ingestion au stream jusqu’à l’action validée.

• 📡 Ingestion de flux — Capture WebSocket depuis trois sources primaires et deux sources d’enrichissement, normalisées, validées, persistées.
• 🧠 Intelligence prédictive — Modèles XGBoost avec inférence ONNX classifiant les régimes selon trois dimensions : direction, volatilité, qualité. Aucune prévision ponctuelle spéculative.
• ⚡ Événementielle — PostgreSQL LISTEN/NOTIFY avec événements durables. Garantie at-least-once, replay tracé par curseur après reconnexions.
• 👥 Multi-tenant — Clés, limites, kill-switch et profils de risque par tenant. Stored procedures + row-level security comme limite stricte.
• 🛡️ Prête pour la production — Circuit breaker par source de données, monitoring de santé par composant, validateur de features avec auto-récupération DATAMISSING, alertes email/XMPP.
• 🔄 Auto-optimisante — Tuning hyperparamétrique Optuna avec walk-forward holdout, vagues champion/challenger, boucle de feedback sur résultats et quality gates.

Principes d’architecture

Décisions éprouvées qui garantissent montée en charge, maintenabilité et auditabilité.

• 🔁 Async-first — Toutes les opérations I/O sont asynchrones. 51 % des fonctions sont async def. Milliers de flux parallèles sans surcoût de threads.
• 📐 Pilotée par config — Mappings de sources, chaînes de fallback, conversions d’unités et seuils entièrement en JSON. Aucun magic number en dur.
• ✅ Qualité des données d’abord — Source unique de vérité pour chaque métrique. Validateurs avant persistance, avant entraînement, monitoring de santé à l’exécution.
• 🚀 Vectorisée — Opérations NumPy en bulk pour entraînement et simulation de replay. Aucune boucle Python sur le chemin chaud des données.
• 🧪 Parité simulateur — Chemin live et simulateur partagent le même code pour chaque décision critique. Les résultats de replay reflètent la production.
• 📊 Observabilité — 21 tableaux de bord live, logging structuré via console, fichier et base de données. Heartbeats, latences, détection de dérive.

Fondation technologique

Composants open source matures — éprouvés en production, libres de redevances, auditables.

Indicateurs quantitatifs

Périmètre actuel après 10 phases de développement entièrement terminées.

Valeur marché

Estimation conventionnelle d’effort selon COCOMO II, facteurs de complexité du domaine inclus.

Multiplicateur de productivité par rapport au développement solo classique : 8–12×. Méthodologie documentée et reproductible.

Realtime Decision Platform — 10 phases · 7/7 daemons · 100k SLOC · pipeline ML/IA en production