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Pipeline de données temps réel — cascade de classification hybride à trois niveaux
Les événements entrants depuis des sources hétérogènes doivent être classifiés par domaine métier de façon fiable et peu coûteuse, sans dépendre d'un appel LLM coûteux pour chaque événement.
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Les événements entrants depuis des sources hétérogènes doivent être classifiés par domaine métier de façon fiable et peu coûteuse, sans dépendre d'un appel LLM coûteux pour chaque événement.
Ingestion depuis six types de sources (JSON, CSV, e-mail, webhooks vérifiés HMAC, Google Sheets, nœud n8n personnalisé), classifiées par une cascade hybride à trois niveaux : filtre par mots-clés (rapide) → niveau embeddings vectoriels → niveau LLM en dernier recours. Intégration n8n de premier ordre (nœud personnalisé et 5 workflows importables).
Résultat publié : 99.0% (macro-F1 0.990) pour Exactitude de la cascade de classification. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
Protocole complet disponible sur demande
Résultat publié : 46.8 req/s en instance unique, 89.1 req/s combiné sur deux instances pour Débit d'ingestion multi-worker. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
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Résultat publié : 100.0% accept/reject correct pour Vérification HMAC des webhooks. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
Protocole complet disponible sur demande
Disponible pour des audits d'architectures RAG, des implémentations d'agents gouvernés et du conseil en optimisation de données.