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scenario_5_context_quality_degradation.md

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📉 Scénario 5 : Dégradation de la Qualité du Contexte MCP

Honnêteté Algorithmique & Résilience face aux Pannes d'API

Ce scénario met en lumière une fonctionnalité d'IA Responsable de la V4 : le MCP Context Quality Score (Évaluation de la qualité des données). Il montre comment LoomiFlow s'adapte lorsque les sources de données externes (APIs Bloomreach, serveurs MCP) sont indisponibles ou partielles.

📡 Signal Déclencheur & Panne Réseau

Un webhook transactionnel de 150,00 € arrive en session, mais le serveur MCP de Bloomreach subit des micro-coupures réseau ou renvoie des données corrompues :

  • L'outil MCP get_customer_properties échoue ou renvoie une erreur 503.
  • L'outil get_customer_prediction_score renvoie un score nul ou indéterminé (null).
  • Seul le signal brut de l'événement transactionnel de base est disponible.

🧠 Flux de Traitement V4 & Calcul de la Qualité du Contexte

Étape 1 : Diagnostic par le Context Quality Scorer

Le module contextQualityScorer.ts évalue les données reçues :

  • Champs manquants détectés : churnScore, LTV, loyaltyTier, categoryPreferences.
  • Grade attribué : Grade D ou Grade F (Score global : 35/100).
  • Impact sur la décision : HIGH (La perte des données client empêche les conseils de calculer précisément les risques de churn et le ROI de rétention).

🛡️ Adaptation Automatique de la Confiance (Dynamic Weights Degradation)

Lorsque la qualité du contexte chute sous la barre des 50/100 :

  1. Pénalisation des Poids : Les poids de consensus des conseils de croissance commerciale (Revenue et Customer) sont réduits de moitié. La formule dynamique réajuste le poids en multipliant la confiance par le score de qualité de données : $$\text{Poids Effectif} = \text{Poids de Base} \times \text{Confiance de l'Agent} \times \text{Qualité Données (0.35)}$$
  2. Alignement Sécuritaire : Face à l'inconnu, le système privilégie la prudence. Le Risk Council prend le contrôle des décisions pour éviter de valider des transactions risquées sans contexte.

⚖️ Délibération et Décision de l'Opinion Market

  • Risk Council : Propose HOLD (Mettre en attente de vérification) en raison de l'impossibilité d'évaluer le comportement de l'utilisateur. Confiance : 75%.
  • Revenue Council : Propose ALLOW (Recommander de laisser passer pour ne pas bloquer le chiffre d'affaires). Confiance : 40% (Fortement dégradée par la qualité de donnée).
  • Customer Council : Propose HOLD. Confiance : 50%.

Décision finale : HOLD (La transaction est suspendue pour revue manuelle car le système refuse de prendre une décision automatique avec un contexte dégradé).

Type de Coalition : MAJORITY COALITION (Risk et Customer s'accordent sur le HOLD pour des raisons de prudence).

✍️ Actions d'Écriture

  • Pas d'action commerciale automatique pour éviter d'envoyer des coupons erronés ou des relances inappropriées.
  • Mise en attente de la transaction dans le tableau de bord.
  • Enregistrement de la dégradation de donnée dans les enveloppes d'observabilité de la trace de décision.

📝 Rapport Narratif (Narrative Engine)

"La décision finale a été forcée à HOLD avec une confiance de 75%. Le diagnostic de qualité de données a révélé une dégradation critique (Score : 35/100, Grade D) en raison de l'absence des informations de LTV et de Churn du client. Le système a automatiquement pénalisé les conseils commerciaux et suspendu la transaction pour examen manuel par mesure de sécurité."