Workflows d'automatisation avec Claude

Concevez des systèmes d'automatisation robustes : **Design pattern pour workflows Claude :** ```python class WorkflowClaude: def __init__(self): self.client = anthropic.Anthropic(api_key=API_KEY) self.context = {} self.steps = [] self.fallback_handlers = {} def add_step(self, name, prompt_template, validator=None): self.steps.append({ 'name': name, 'prompt': prompt_template, 'validator': validator, 'retry_count': 0, 'max_retries': 3 }) def execute_workflow(self, input_data): self.context['input'] = input_data results = {} for step in self.steps: try: result = self._execute_step(step) results[step['name']] = result self.context[step['name']] = result except Exception as e: return self._handle_error(step, e) return self._finalize_results(results) ``` **Gestion des états et contexte :** "Conçois un système de gestion d'état pour workflows IA : 1. **État global** : Variables partagées entre étapes 2. **État local** : Données spécifiques à chaque étape 3. **Historique** : Traçabilité des décisions 4. **Checkpoints** : Points de sauvegarde/reprise 5. **Rollback** : Mécanismes d'annulation" Pour maîtriser l'intégration technique, consultez notre [guide API Claude détaillé](/ia/anthropic/claude-ai/utiliser-l-api-claude-dans-vos-projets).

Implémentez des logiques de décision intelligentes : **Decision Engine avec Claude :** ```python class DecisionEngine: def __init__(self): self.rules = [] self.context_factors = [] def evaluate_decision(self, context, options): prompt = f""" Contexte business : {context} Options disponibles : {options} Analyse et décide selon ces critères : 1. Impact business (score 1-10) 2. Risque associé (score 1-10) 3. Ressources nécessaires (score 1-10) 4. Urgence (score 1-10) 5. Alignement stratégique (score 1-10) Recommandation : - Option choisie : [nom] - Justification : [raisons] - Actions immédiates : [liste] - Risques à surveiller : [liste] - Métriques de suivi : [liste] Format de réponse : JSON structuré """ return self._call_claude(prompt) ``` **Workflows conditionnels avancés :** "Crée un workflow adaptatif pour [processus business] : **Structure conditionnelle :** ``` IF condition_A THEN Execute workflow_type_1 ELSE IF condition_B THEN Execute workflow_type_2 IF sub_condition THEN Apply variation_X ELSE Escalate to human_review ``` **Critères de décision :** - Seuils quantitatifs : [valeurs] - Facteurs qualitatifs : [liste] - Conditions temporelles : [calendrier] - Dépendances externes : [services]" Les [techniques avancées de prompt engineering](/ia/anthropic/claude-ai/techniques-avancees-de-prompt-engineering) optimisent la qualité des décisions automatisées.

Connectez Claude à votre écosystème d'applications : **Hub d'intégration Claude :** ```python class ClaudeIntegrationHub: def __init__(self): self.connectors = { 'salesforce': SalesforceConnector(), 'slack': SlackConnector(), 'email': EmailConnector(), 'database': DatabaseConnector(), 'api_external': ExternalAPIConnector() } def process_multi_system_workflow(self, trigger_data): # 1. Récupération données multi-sources context = self._gather_context(trigger_data) # 2. Analyse Claude analysis = self._claude_analysis(context) # 3. Actions multi-systèmes self._execute_actions(analysis['actions']) # 4. Notifications et reporting self._notify_stakeholders(analysis['summary']) ``` **Exemple : Workflow support client automatisé :** "Conçois un workflow complet de gestion des tickets : **Étape 1 - Analyse du ticket :** - Classification automatique (urgent/normal/faible) - Détection de sentiment client - Identification du domaine technique - Estimation du temps de résolution **Étape 2 - Routage intelligent :** - Attribution à l'équipe appropriée - Priorisation dans la queue - Notification aux bonnes personnes - Création des tâches associées **Étape 3 - Suivi automatisé :** - Mise à jour du statut - Alertes si dépassement SLA - Communication client automatique - Escalade si nécessaire" Pour le debugging de ces systèmes complexes, référez-vous à notre guide [Claude pour la programmation](/ia/anthropic/claude-ai/claude-pour-la-programmation-et-le-debugging).

Surveillez et améliorez vos workflows automatiquement : **Dashboard de monitoring :** ```python class WorkflowMonitor: def __init__(self): self.metrics = { 'success_rate': [], 'execution_time': [], 'error_types': {}, 'cost_per_execution': [], 'human_interventions': [] } def analyze_performance(self, period='7d'): prompt = f""" Analyse ces métriques de workflow sur {period} : Données : - Taux de succès : {self.metrics['success_rate']} - Temps d'exécution : {self.metrics['execution_time']} - Types d'erreurs : {self.metrics['error_types']} - Coût moyen : {self.metrics['cost_per_execution']} - Interventions humaines : {self.metrics['human_interventions']} Fournis : 1. Tendances identifiées 2. Goulots d'étranglement 3. Optimisations recommandées 4. Prédictions futures 5. Actions prioritaires """ return self._call_claude(prompt) ``` **Auto-amélioration des prompts :** "Système d'optimisation automatique des prompts : **Métriques de qualité :** - Précision des réponses (score 1-10) - Temps de traitement moyen - Taux d'erreur par type de prompt - Satisfaction utilisateur - Coût par requête **Algorithme d'amélioration :** 1. Identifier les prompts sous-performants 2. Générer des variantes optimisées 3. Tester en A/B sur échantillon 4. Déployer les meilleures versions 5. Mesurer l'impact et itérer **Critères d'optimisation :** - Réduction du temps de réponse de 20% - Amélioration de la précision de 15% - Diminution des coûts de 10%" Utilisez notre guide [d'optimisation des réponses](/ia/anthropic/claude-ai/optimiser-les-reponses-de-claude) pour affiner continuellement vos workflows.

Implémentez des workflows complexes pour l'entreprise : **Workflow de veille concurrentielle automatisée :** ```python class CompetitiveIntelligence: def daily_analysis_workflow(self): # 1. Collecte données multi-sources data = self._gather_competitive_data() # 2. Analyse Claude des tendances insights = self._claude_market_analysis(data) # 3. Génération de rapports personnalisés reports = self._generate_stakeholder_reports(insights) # 4. Actions automatiques self._trigger_strategic_actions(insights) return reports ``` **Workflow de gestion de crise :** "Conçois un système de réponse automatisée aux crises : **Détection précoce :** - Monitoring sentiment social media - Alertes mentions négatives - Analyse de tonalité des communications - Détection d'anomalies dans les métriques **Réponse graduée :** - Niveau 1 : Réponse automatique standard - Niveau 2 : Escalade équipe communication - Niveau 3 : Notification direction + plan d'action - Niveau 4 : Activation cellule de crise **Actions automatisées :** - Rédaction de communiqués adaptés - Coordination des réponses multi-canaux - Mise à jour des stakeholders - Documentation pour post-mortem" **Scaling et performance :** "Optimise ces workflows pour traiter 10 000+ requêtes/jour : **Architecture distribuée :** - Load balancing intelligent - Queues prioritaires - Cache adaptatif - Fallback et redondance **Optimisations coût/performance :** - Batching des requêtes similaires - Réutilisation des analyses contextuelles - Compression intelligente des prompts - Mise en cache des réponses fréquentes" Pour les aspects techniques avancés, explorez notre guide sur [l'analyse de documents](/ia/anthropic/claude-ai/analyser-des-documents-pdf-avec-claude) pour traiter de gros volumes.