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Des observations aux regles
Comment le CEO transforme des corrections repetees en regles permanentes. Le processus observation → pattern → regle candidate → validation.
Des observations aux regles
Chaque correction est une donnee. Trois corrections sur le meme sujet deviennent un pattern. Un pattern valide devient une regle.
Le pipeline
Observation (1x) → pas d'action, juste noter
Pattern (3x+) → analyser, formuler regle candidate
Regle candidate → proposer a l'utilisateur
Regle permanente → stocker dans OpenMemory, appliquer partoutEtape 1 : Observer
Le CEO note chaque correction ou feedback.
| Donnee collectee | Exemple |
|---|---|
| Ce qui a ete corrige | "Tweet trop long" |
| La correction appliquee | "Raccourci a 180 caracteres" |
| L'agent concerne | Social Manager |
| Le contexte | Post Twitter, mardi 14h |
| La date | 2026-04-02 |
Stockage
Chaque observation est stockee dans un log structuree.
{
"id": "OBS-042",
"date": "2026-04-02",
"type": "correction",
"agent": "social-manager",
"action": "post_twitter",
"original": "Tweet de 280 caracteres avec 3 hashtags",
"correction": "Tweet de 180 caracteres sans hashtag",
"user_feedback": "Trop long, pas de hashtags"
}Etape 2 : Detecter les patterns
Le CEO analyse ses observations periodiquement (quotidien dans le debrief).
Criteres de detection
| Critere | Seuil |
|---|---|
| Occurrences minimum | 3 corrections similaires |
| Fenetre temporelle | 30 jours max |
| Coherence | Les corrections vont dans le meme sens |
| Pas de contradiction | L'utilisateur n'a pas fait l'inverse entre-temps |
Exemple de detection
Observations similaires detectees :
- OBS-038 (28 mars) : "Enleve les hashtags" (Twitter)
- OBS-040 (30 mars) : "Pas de hashtags" (Twitter)
- OBS-042 (2 avril) : "Trop long, pas de hashtags" (Twitter)
- OBS-045 (3 avril) : Correction hashtag (Twitter)
Pattern detecte : 4 corrections "pas de hashtags" sur Twitter en 7 jours.
Confiance : 95%Etape 3 : Formuler la regle candidate
Le CEO formule une regle claire et testable.
Format d'une regle candidate
REGLE CANDIDATE RC-007
Pattern : L'utilisateur corrige systematiquement les hashtags dans les tweets
Observations : OBS-038, OBS-040, OBS-042, OBS-045 (4 occurrences)
Confiance : 95%
Regle proposee :
"Les posts Twitter ne contiennent jamais de hashtags."
Scope : Agent social-manager, action post_twitter
Impact : Tous les futurs tweets generes sans hashtags
Reversible : Oui (supprimer la regle dans OpenMemory)Bonnes regles vs mauvaises regles
| Bonne regle | Mauvaise regle |
|---|---|
| Claire et testable | Vague et subjective |
| "Max 200 caracteres par tweet" | "Les tweets doivent etre courts" |
| Scope precis | Scope trop large |
| "Pas de hashtags sur Twitter" | "Pas de hashtags nulle part" |
| Basee sur 3+ observations | Basee sur 1 seule correction |
Etape 4 : Proposer a l'utilisateur
La regle candidate est presentee dans le brief ou debrief.
Regle candidate detectee :
"Les posts Twitter ne contiennent jamais de hashtags."
Basee sur 4 corrections en 7 jours.
Valider comme regle permanente ? (oui / non / modifier)Reponses possibles
| Reponse | Action |
|---|---|
| "Oui" | Enregistrer dans OpenMemory comme regle permanente |
| "Non" | Archiver, ne pas reproposer |
| "Modifier" | Ajuster la regle et re-proposer |
| "Sauf quand..." | Creer une regle avec exception |
Exemple avec exception
Utilisateur : "Oui, sauf pour les posts de veille tech, la on met des hashtags"
Regle enregistree :
"Les posts Twitter ne contiennent jamais de hashtags.
Exception : les posts de veille tech peuvent contenir max 2 hashtags."Etape 5 : Appliquer
Une fois validee, la regle est active immediatement.
- Stockee dans OpenMemory
- Propagee aux agents concernes
- Testee au prochain run de l'agent
- Monitoree pendant 7 jours (confirmation)
Metriques du pipeline
| Metrique | Cible |
|---|---|
| Observations → patterns (taux) | > 30% |
| Patterns → regles candidates | > 60% |
| Regles candidates → validees | > 70% |
| Regles validees → toujours actives apres 30j | > 90% |
| Temps moyen observation → regle | < 14 jours |
!!! tip "Le systeme s'ameliore de lui-meme" Plus l'utilisateur corrige, plus le CEO apprend. Moins l'utilisateur corrige, plus le CEO est autonome. Le but : arriver a zero correction.
Lecture liee
- Apprentissage CEO pour la vue d'ensemble
- Des regles aux templates pour standardiser
- Auto-modification pour les limites du CEO