Connecter Sentry à l'IA : savoir quelle erreur touche le plus d'utilisateurs
Sentry peut être connecté à l'IA. Sentry rassemble les erreurs qui surviennent en production ; IntraGPT les récupère dans le projet que vous désignez, s'en tient à la période et à la question que vous indiquez, et montre combien de fois une erreur s'est produite et combien d'utilisateurs elle a touchés. Marquer un problème comme résolu est possible aussi, mais seulement si vous le demandez.
Ce que l'agent tire de Sentry
Consulter les erreurs ouvertes
L'agent récupère les erreurs du projet qui ne sont pas encore résolues, sur la période que vous indiquez et dans une liste lisible. S'il y en a davantage, il demande la suite plutôt que de tout étaler d'un coup.
Peser selon l'impact
Pour chaque problème, l'agent regarde la fréquence et le nombre d'utilisateurs touchés, pas seulement la formulation du message d'erreur. Trier par fréquence montre ce qui fait le plus mal, au lieu de ce qui est arrivé en dernier.
L'évolution sur une période
Sur une période que vous choisissez, l'agent montre comment les chiffres ont évolué, par jour ou plus finement. On voit ainsi si un pic a coïncidé avec une mise en production ou avec une journée chargée.
Marquer une erreur comme résolue
L'agent peut marquer un problème comme résolu et l'attribuer à quelqu'un. Il ne le fait que si la cause a réellement disparu, sinon l'erreur revient en régression et la liste ne veut plus rien dire.
Un projet par connecteur
Le connecteur est fixé sur l'organisation et le projet Sentry que vous désignez. Les chiffres d'un autre projet ne se glissent donc jamais dans une réponse.
Des moments où cela fait la différence
E-commerce
- Situation
- Après une mise en production, le paiement semble poser problème, mais les remontées au service client restent vagues.
- Ce que fait l’agent
- L'agent récupère les erreurs ouvertes des dernières vingt-quatre heures et les classe par nombre d'utilisateurs touchés.
- Résultat
- En quelques minutes, on sait s'il s'agit d'un visiteur avec un vieux navigateur ou d'une vraie panne.
Secteur public
- Situation
- Un guichet numérique doit rester disponible et un administrateur veut savoir comment s'est passée la semaine, sans tableau de bord.
- Ce que fait l’agent
- L'agent montre l'évolution de cette semaine, avec les chiffres jour par jour.
- Résultat
- Une image des pics et des journées calmes, avec la possibilité de creuser une journée qui ressort.
Service client
- Situation
- Un client signale un message d'erreur et le service desk veut savoir si c'est déjà connu.
- Ce que fait l’agent
- L'agent cherche sur un terme tiré du signalement et regarde si un problème ouvert y correspond.
- Résultat
- Le client sait si c'est connu, et la même erreur n'est pas enregistrée une quatrième fois.
Industrie et production
- Situation
- Un correctif pour une panne dans un portail de pilotage est déployé et le problème peut être fermé.
- Ce que fait l’agent
- Sur demande, l'agent marque le problème comme résolu et l'attribue à la personne qui s'en est chargée.
- Résultat
- La liste reste propre, et si l'erreur revient malgré tout, elle apparaît comme une régression.
Raccordé en quatre étapes
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1
Se relier à votre Sentry
Vous choisissez Sentry dans IntraGPT et le reliez avec un jeton d'accès que vous délivrez vous-même et pouvez retirer.
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2
Se limiter à un projet
Vous désignez l'organisation et le projet sur lesquels portent les questions. Si plusieurs projets tournent, chacun reçoit son propre connecteur pour que les chiffres ne se mélangent pas.
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3
Choisir ce qui peut être traité
Lire et consulter l'évolution sont distincts du marquage d'un problème. Si ce dernier reste fermé, le connecteur est purement informatif.
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4
Rôles et traçabilité
Vous décidez quels rôles peuvent utiliser cet agent, généralement le développement et l'exploitation. Chaque action est consignée avec son moment et son résultat.
Données personnelles dans les rapports d'erreur
Un rapport d'erreur n'est pas une ligne technique neutre : il peut très bien contenir l'adresse e-mail de l'utilisateur touché ou une URL avec des paramètres. Le connecteur en tient compte.
Où résident les données: France
Ce que peut contenir une trace d'exécution
Sentry enregistre qui a rencontré l'erreur et sur quelle page. Cela peut être une adresse e-mail ou une URL contenant des informations sur cette personne. L'agent ne récupère donc que les éléments utiles à la question et ne construit aucun profil d'utilisateur à partir des rapports d'erreur.
Un jeton à la bonne portée
Vous délivrez le jeton d'accès et décidez de l'organisation et des projets qu'il atteint. Un jeton qui ne fait que lire ne peut rien marquer, quelle que soit la formulation de la demande dans le chat.
Résolu veut dire résolu
L'agent ne marque un problème que sur demande. Si la cause n'a pas vraiment disparu, l'erreur revient en régression et la liste perd de sa valeur. Ranger pour ranger n'en fait pas partie.
Les données d'erreur restent chez vous
Le modèle tourne sur un serveur en France. Les traces d'exécution et les données d'utilisateurs issues de Sentry ne partent pas vers un fournisseur de modèle américain et ne servent pas à entraîner un modèle.
Questions sur Sentry et l'IA
IntraGPT fonctionne-t-il avec Sentry ?
Oui. Sentry figure dans le catalogue de connecteurs d'IntraGPT. L'agent récupère les erreurs d'un projet, montre l'évolution sur une période et peut marquer un problème comme résolu, toujours dans le projet que vous désignez.
Puis-je connecter Sentry à ChatGPT ?
Pas sans confier vos données d'erreur et un jeton d'accès à un service public, et une trace d'exécution peut contenir des informations sur de vrais utilisateurs. IntraGPT offre la même façon de demander, mais le connecteur reste lié à un seul projet et chaque action est consignée.
Pourquoi une erreur résolue revient-elle sans cesse ?
Parce que Sentry rouvre en régression un problème qui se reproduit après avoir été marqué. C'est précisément l'intention : marquer comme résolu, c'est affirmer que la cause a disparu, pas raccourcir la liste. Si un problème revient, le correctif n'était pas encore en place ou il ne couvrait pas tous les cas.
L'agent voit-il des données personnelles dans une trace d'exécution ?
C'est possible, car un rapport d'erreur contient parfois l'adresse e-mail de l'utilisateur touché ou une URL contenant des informations sur lui. Le connecteur ne récupère donc que les éléments utiles à la question et ne cherche pas plus large que nécessaire. Si certaines données ne doivent jamais y figurer, vous les retenez dans Sentry même, au moment où une erreur est enregistrée.
Comment l'agent sait-il quel projet consulter ?
Au moment de la connexion, vous désignez l'organisation et le projet dans Sentry. Si vous travaillez avec plusieurs projets, par exemple un frontend et un backend, vous les configurez séparément pour que les chiffres ne se mélangent pas.
L'agent peut-il corriger une erreur lui-même ?
Non. Il lit les erreurs, les pèse selon leur nombre et les utilisateurs touchés, et peut en marquer ou en attribuer une. Il ne modifie pas le code. Pour cela, le travail part vers GitHub ou GitLab, là où une issue ou un merge request a sa place.
Combien coûte un connecteur Sentry ?
Le connecteur fait partie du projet mené ensemble. Ce qui compte, c'est le nombre de projets raccordés, les droits du jeton et la possibilité donnée à l'agent de traiter les problèmes. Nous mettons cela à plat lors d'un entretien de trente minutes.
Combien de temps prend la mise en place ?
Avec un jeton d'accès et un projet désigné, c'est l'affaire de quelques minutes. Le temps passe surtout à convenir de qui peut utiliser l'agent et s'il peut traiter les problèmes ou seulement les consulter.