Apprentissage continu
Le moteur apprend
de chaque décision.
Chaque alerte que vous validez ou rejetez ré-équilibre la confiance future du moteur sur le même fournisseur, la même règle. Pas de bruit qui dure, pas de signal qui disparaît : la qualité monte avec l'usage.
Le problème
Une alerte qui ne tient pas compte de votre historique reste un bruit.
Les outils de détection classiques re-signalent inlassablement les mêmes faux positifs. Vous avez déjà rejeté cinq fois cette alerte sur Microsoft ? Le moteur la re-pose la sixième fois, à l'identique. Votre équipe finit par cliquer mécaniquement, ou pire, par ignorer toutes les alertes.
Finareo prend l'inverse : chaque décision analyste — valider, rejeter, demander plus d'info — alimente une boucle d'apprentissage par couple règle × fournisseur. La confiance future est recalibrée. Les alertes qui passent à l'écran sont celles qui méritent vraiment d'y être.
apprentissage par couple (règle × fournisseur), pas juste par règle
avant d'influencer la confiance — pas de surajustement précoce, pas de signal fantôme
de transparence : l'analyste voit l'historique sur sa fiche avant de trancher
La réponse Finareo
Une boucle d'apprentissage transparente, calibrée par votre équipe.
Chaque accept ou reject est capté par profil. Au-delà de trois décisions sur un même couple règle × fournisseur, la confiance future est ajustée graduellement. À vingt décisions, votre feedback prend tout son poids. Pas de boîte noire : la mécanique est tracée et l'historique visible directement sur la fiche d'alerte.
Comment ça marche
Trois axes pour une boucle qui tient dans le temps.
Apprend par fournisseur
Finareo distingue la règle 'écart prix' sur Microsoft de la même règle sur Acme. Vos décisions sur un fournisseur n'influencent jamais à tort les alertes d'un autre.
Re-pondère la confiance
À chaque cycle, la confiance des futures détections sur un profil est recalibrée à partir de l'historique de décisions. Plus vous décidez, plus le moteur s'aligne.
Surface l'historique
Sur la fiche d'alerte, l'analyste voit 'Sur Microsoft pour cette règle : 4 rejetées, 1 acceptée' avant de cliquer. Le contexte n'est jamais caché.
Effets observables
Trois trajectoires possibles d'un couple règle × fournisseur.
5 rejets sur 5 sur le même couple : la règle est désactivée sur ce profil. Le moteur baisse fortement la confiance et l'alerte cesse de remonter — votre équipe ne reverra plus ce faux positif.
Historique partagé entre acceptations et rejets : le moteur garde une confiance modérée et l'analyste voit que la règle est subtile sur ce fournisseur, à arbitrer cas par cas.
4 acceptations sur 4 sur le même couple : la règle est validée sur ce profil. Les futures détections similaires sortent en haut de pile et entrent plus vite dans le flux de traitement.
Bénéfices business
Ce que vous gagnez concrètement.
- Moins de faux positifs au fil du temps
- Triage plus rapide pour l'analyste
- Calibrage propre à chaque client
- Décisions argumentées par l'historique
- Qualité qui monte avec l'usage
Méthode & garde-fous
Apprentissage encadré, jamais opaque.
Trois garde-fous fondamentaux : il faut au moins trois décisions avant qu'un couple règle × fournisseur n'influence la confiance future (pas de surajustement précoce). Les décisions répétées sur la même alerte sont dédupliquées (pas de double comptage). Et chaque ajustement de confiance reste tracé : la valeur brute du moteur et la valeur après apprentissage restent toutes deux visibles sur la fiche.
Un moteur qui se calibre sur votre équipe, pas l'inverse.
Démo sur vos propres alertes. Vous voyez la boucle d'apprentissage en action en moins d'une heure.
Une IA qui apprend de vous,
ça change la donne.
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