API d’aide à la décision intelligente (MVP professionnel)

1. Objectif du produit
Créer une API professionnelle d’aide à la décision permettant à des entreprises ou applications tierces de :
comparer plusieurs options sur des critères multiples,
intégrer des contraintes réelles (budget, obligations, préférences),
gérer l’incertitude (valeurs approximatives),
obtenir une recommandation expliquée,
s’appuyer sur l’IA pour gagner du temps et améliorer la lisibilité.

L’API est orientée B2B, multi-utilisateurs, conçue pour évoluer vers un SaaS.

2. Périmètre fonctionnel (MVP)
Le produit permet de gérer :
Des espaces clients (workspaces)
Des décisions
Des critères
Des options
Des contraintes
Des scénarios
Des résultats calculés
Des fonctions IA d’assistance

3. Concepts fonctionnels
3.1 Décision
Une décision représente un problème à résoudre, par exemple :
“Choisir un fournisseur CRM”

Une décision contient :
un titre et une description
une méthode d’évaluation (simple ou robuste)
une devise et un contexte
un état (brouillon, prêt, évalué)

3.2 Critères
Les critères servent à évaluer les options.

Chaque critère possède :
un nom
un type (numérique, oui/non, liste)
un objectif (réduire, augmenter, viser une valeur)
une importance relative (pondération)
un niveau de confiance dans cette importance

éventuellement une obligation de justification (preuve)

Exemples :
Coût mensuel
Conformité RGPD
Temps de mise en place

3.3 Options

Les options sont les choix possibles.

Chaque option :
a un nom et des métadonnées libres
possède une valeur par critère
peut exprimer une incertitude (fourchette, estimation)
peut être accompagnée de sources ou notes explicatives

Exemples :
CRM Alpha
CRM Beta

3.4 Incertitude (différenciante)

Pour chaque valeur, il est possible de préciser :

une valeur estimée
ou une plage minimale / maximale
ou une distribution simple

Un niveau de confiance est associé à chaque estimation.

3.5 Contraintes

Les contraintes servent à éliminer ou pénaliser des options.

Deux types :
Contraintes strictes : option exclue si non respectée
Contraintes souples : option pénalisée mais conservée

Exemples :
Budget maximal
Obligation réglementaire

Préférence non bloquante

3.6 Scénarios

Les scénarios permettent de simuler des contextes alternatifs.

Chaque scénario :
modifie certaines hypothèses
possède un poids relatif
permet de mesurer la robustesse du résultat

Exemples :
scénario pessimiste
scénario réaliste
scénario optimiste

4. Moteur d’évaluation

Le système propose deux niveaux :

4.1 Évaluation simple
Calcul basé sur des pondérations classiques
Résultat rapide
Utilisé pour décisions peu sensibles

4.2 Évaluation robuste (différenciante)
Prise en compte de l’incertitude
Simulations multiples
Résultat basé sur la stabilité des options

Les résultats incluent :
un classement
un score moyen
une plage de confiance
un taux de victoire face aux autres options
les options exclues et la raison

5. Explicabilité et analyse
Le système est capable de produire :
une explication claire du classement
les critères ayant le plus d’impact

une analyse de sensibilité :
à partir de quel changement le résultat bascule
quels critères rendent la décision fragile

Objectif : aider à comprendre, pas seulement calculer.

6. Fonctions IA (MVP réaliste)
6.1 Suggestion de critères
À partir d’un contexte textuel, l’IA peut :
proposer des critères pertinents
suggérer leur type et leur unité
fournir une justification courte
L’utilisateur reste toujours décisionnaire.

6.2 Synthèse de décision
À partir des résultats calculés, l’IA génère :
une recommandation lisible
les forces et faiblesses de l’option gagnante
les principaux risques
les conditions sous lesquelles la décision changerait

6.3 Sécurité et contrôle IA
résultats structurés et validés
possibilité de désactiver l’IA par client
journalisation des usages IA

7. Gestion des utilisateurs et sécurité
gestion de plusieurs clients indépendants
rôles simples (administrateur, contributeur, lecture seule)
isolation stricte des données
journal des actions importantes
limites d’usage pour éviter les abus

8. Performance et montée en charge

Objectifs MVP :
plusieurs milliers d’utilisateurs
décisions concurrentes sans conflit
calculs lourds traités de manière asynchrone
résultats persistés et réutilisables

9. Architecture (vue simplifiée)
service API central
base de données relationnelle avec stockage flexible
moteur de calcul indépendant
composant IA externe (LLM)
système de files pour les calculs longs

L’architecture doit permettre :
ajout futur d’une interface web
ajout de méthodes de calcul
ajout de collaboration avancée

10. Limites assumées du MVP (budget)
Ne sont pas inclus :
interface graphique complète
intégration SSO entreprise
import automatique de documents
collaboration avancée multi-utilisateurs
moteur IA autonome ou prédictif

11. Livrables attendus
API fonctionnelle et documentée
schéma de données clair
exemples d’utilisation
documentation d’exploitation
environnement déployable facilement

12. Critères de réussite
Le produit est considéré conforme si :
une décision complète peut être créée et évaluée
le classement est cohérent et explicable
l’IA apporte une vraie aide sans bloquer l’utilisateur
le système supporte plusieurs clients sans fuite de données
les performances restent stables sous charge modérée