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Deux niveaux : simple sans IA, augmentée avec IA — architecture, risques, coûts

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Principe

Deux niveaux, l’IA n’intervient que si le simple ne suffit pas :
  • Niveau 1 : référence ou nom/titre → recherche texte classique comme dans les tableaux, zéro IA.
  • Niveau 2 : question en langage naturel → IA (tool-calling), déclenchée explicitement.

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Niveau 1 — sans IA

  • utiliser la même logique que les whereText (amélioré)
  • Un seul endpoint transverse, scopé org/sites
  • Périmètre v1 : Établissement/Site, Intervention, Anomalie, Commission, Travaux, Équipement, Main courante, Rapport.
  • Pas de sémantique, pas de synthèse

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Niveau 2 — augmenté IA

Vercel AI SDK (ai + @ai-sdk/mistral) — pas de serveur MCP. Tools Zod exécutés in-process dans le Lambda déjà authentifié, chacun enveloppant une requête Prisma déjà scopée Écarté (déjà tranché) :
  • MCP maison / MCP Postgres générique → scoping org incompatible avec un rôle Postgres/RLS, inutile sans consommateur externe.
  • IA locale (Mac Mini, VPS Contabo CPU) → 10-40s/réponse sans GPU, pas de scaling.
  • Sémantique/embeddings → hors périmètre, sujet séparé.
Garde-fous contre le risque de sorties bancales :
  • Validation stricte du tool call par schéma Zod.
  • Prompt système anti-hallucination : répondre uniquement depuis les résultats des tools, jamais depuis les connaissances générales. “Je ne trouve pas d’anomalie correspondante” doit être un résultat valide.
Exemple de tools (indicatif, à affiner avec de vrais cas support) : chercherAnomalies, echeancesAVenir, statutConformiteSite, historiqueInterventions.

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Coûts

Hypothèse par requête : ~3 600 tokens entrée / ~210 sortie, sans cache (prompt système+tools trop court pour déclencher le cache). Modèles pertinents uniquement