Le moteur neuronal

Ce qu’il décide

Un réseau multi-têtes (un tronc ReLU avec une tête sigmoïde par décision, environ deux mille paramètres, NumPy pur, poids livrés dans un seul fichier versionné) répond à cinq questions :

• Les caractéristiques sont des lignes de base comportementales : z-scores par rapport à l’historique de 30 jours de la personne, retard relatif aux pairs, contexte calendaire. Les identifiants bruts des employés et les taux historiques de dérogation sont délibérément exclus pour que le modèle ne puisse pas apprendre qu’une personne donnée est toujours pardonnée.

Modes et zones

Chaque point de décision consigne les caractéristiques, l’action de la règle et, plus tard, le résultat. Ce journal est le jeu d’entraînement. Le mode effectif est défini globalement et peut être surchargé par tête et par équipe.

• Zone automatique : probabilité supérieure ou égale à 0.85 (neural.auto_threshold). Zone de revue : de 0.40 à 0.85 (neural.review_low). En dessous, aucune action.
• Toute défaillance dans le chemin neuronal se rabat sur la décision propre de la règle ; elle ne peut jamais casser un chemin d’envoi du bot.

neural.mode
neural.mode_auto_approve_pto
neural.auto_threshold
neural.review_low
neural.max_actions_per_week
neural.min_tenure_days

Garde-fous, appliqués dans le code

Chaque décision automatique est enregistrée avec sa probabilité et sa raison, annoncée aux administrateurs comme faite plutôt que posée comme une question, et réversible. L’approbation ou le refus d’un administrateur dans la messagerie devient l’étiquette de référence pour cette décision.

• Les avertissements ne sont jamais émis de façon autonome ; uphold_strike est plafonné au mode assistance quels que soient les réglages.
• Personne sur la liste des personnes à ne jamais contacter en message direct ne fait l’objet d’une action, quelle que soit la probabilité.
• Au plus cinq actions automatiques par employé et par semaine par défaut.
• Aucune action sur une personne ayant moins de 14 jours d’ancienneté ; il n’y a pas encore de ligne de base.
• Si plus de la moitié des pairs d’une personne sont en retard aujourd’hui, toutes les actions liées au retard sont supprimées : c’est une panne, pas un manquement. Un employé seul en retard ne constitue jamais sa propre preuve.
• L’approbation automatique des congés se limite aux arrêts maladie et aux demi-journées, n’accorde jamais de congé au-delà du solde, ne touche jamais une demande antidatée, et peut être bloquée tant que le demandeur a des tâches ouvertes (pto.require_handover). Les vacances vont toujours à un humain.
• Un contrôle de garde-fou qui échoue se ferme par défaut.

Entraînement

• Les résultats s’étiquettent d’eux-mêmes toutes les heures : une relance est étiquetée selon qu’un point quotidien a suivi sous 30 minutes ; le risque d’absence selon que la journée s’est terminée avec un point quotidien ; un avertissement n’est un positif faible qu’après 72 heures sans annulation et avec la preuve qu’un administrateur était réellement actif.
• Deux fois par jour (13:00 et 19:00 UTC), l’historique est rechargé, un candidat est entraîné et comparé au champion. Les candidats jamais promus sont retirés après sept jours ; les fichiers restent sur disque pour qu’un retour arrière soit toujours possible.
• L’architecture est choisie selon le nombre d’étiquettes, pas selon l’ambition : sous 300 lignes, l’entraînement est refusé ; sous 1500, régression logistique ; sous 5000, une couche cachée ; au-delà, deux. Les partitions sont temporelles, jamais aléatoires.
• Un meilleur candidat n’est promu automatiquement que tant que le mode reste shadow ; dès que le modèle peut agir, la promotion est un clic humain. Chaque remplacement est audité.

Suivi de dérive

Chaque matin à 07:00, deux contrôles de santé s’exécutent. La dérive des caractéristiques compare les 14 derniers jours de vecteurs de caractéristiques consignés avec les statistiques d’entraînement du champion ; toute caractéristique dont la moyenne a bougé de plus d’un demi-écart-type d’entraînement est nommée dans une alerte administrateur. La veille de boucle de rétroaction se déclenche lorsqu’un seul employé absorbe plus de 40 % des décisions positives en 14 jours, car c’est une boucle qui se forme, pas un mauvais employé.

Signaux sur les personnes

La page Neuronal porte aussi des analyses sur les personnes déterministes et explicables, sans aucun modèle : les vraies étiquettes de départ sont trop rares pour qu’une probabilité entraînée soit honnête. Chaque score est une somme pondérée de facteurs étayés, comparée à la ligne de base de la personne (les 14 derniers jours par rapport aux 6 semaines précédentes), jamais aux collègues.

• Le risque de départ (0 à 100 : faible, surveillance, élevé, haut) et un indice de fidélité (nouveau, en construction, solide, fort, exceptionnel ; sous 90 jours, toujours nouveau) portent chacun leur liste de facteurs.
• La grâce post-congé et la détection de changement d’horaire suppriment les faux positifs classiques ; les scores peu fiables n’alertent jamais.
• Réservé aux administrateurs et consultatif : rien ici n’agit, ne contacte un employé, n’apparaît sur un rapport d’employé ni ne touche à la rémunération. Les alertes vont au centre de notifications administrateur, dédupliquées à une par personne par 14 jours.

neural.drift_recent_days
neural.drift_baseline_days
neural.quitrisk_alert_band