{"@":{"v":"gdom/1.2","profile":"https://dng.ai/gibberdom/gdom-1.2.json","proj":"text","index":"https://dng.ai/_gdom/manifest.json","site":"https://dng.ai/_gdom/site.gdom","self":"https://dng.ai/_gdom/fr/plateforme/piste-d-audit/index.text.gdom"},"text":"# Chaque exécution, journalisée pour la traçabilité.\n\nChaque exécution de workflow est enregistrée de bout en bout — étapes terminées et échouées, état par étape, horodatages, entrées et sorties. Les approbations humaines sont capturées dans la piste, pour que vous puissiez prouver ce qui s'est passé et pourquoi.\n\n## Chaque action laisse une trace.\n\n### Prêt pour l'entreprise\n\nConçue pour les volumes élevés, la maîtrise des risques et la fiabilité en production.\n\n### Composable\n\nFonctionne d'emblée avec le reste de la plateforme agentique.\n\n### Consultable à tout moment\n\nChaque exécution est journalisée et consultable via l'API Workflow Runs, notamment pour les besoins d'audit.\n\n### Traçable\n\nL'état par étape et les horodatages montrent exactement ce qui s'est exécuté, quand et comment cela s'est terminé.\n\n### Responsable\n\nLes validations humaines sont enregistrées dans le cadre de l'exécution.\n\n### Exportable\n\nRécupérez n'importe quelle exécution par son ID ; les sorties d'étape sont téléchargeables lorsque disponibles.\n\n## Chaque exécution est un enregistrement complet et consultable.\n\nLorsqu'un workflow s'exécute, la plateforme journalise l'exécution avec ses entrées, son état global et ses horodatages de début et de fin. Récupérez n'importe quelle exécution par son ID via l'API Workflow Runs pour suivre la progression ou reconstituer exactement ce qui s'est passé.\n\n## Étapes, états, horodatages et approbations.\n\nChaque exécution distingue completed_steps de failed_steps. Chaque étape possède son propre état et ses propres horodatages : aucun événement ne reste implicite.\n\n## Les échecs et les abandons sont de premier ordre, pas silencieux.\n\nLes étapes terminées enregistrent leur sortie ; les étapes échouées ou abandonnées enregistrent un état et un message d'erreur. Un arrêt intentionnel de l'utilisateur est marqué USER_ABORTED pour que vous puissiez le distinguer d'un véritable FAILED — un signal propre pour les tableaux de bord de surveillance.\n\n## Une piste complète, prête à être remise à un auditeur.\n\n### Prouver ce qui s'est exécuté\n\nReconstituez n'importe quelle exécution à partir de ses entrées, étapes et sorties journalisées.\n\n### Approbations responsables\n\nLes étapes de validation humaine enregistrent qui a approuvé quoi avant la reprise du workflow.\n\n### Superviser de grands volumes\n\nInterrogez les exécutions par ID pour suivre la progression et détecter les échecs au moment où ils surviennent.\n\n### Distinguer l'intention\n\nUSER_ABORTED vs FAILED distingue les arrêts délibérés des véritables erreurs.\n\n## Un processus de publication encadré et entièrement journalisé.\n\nL'exécution journalise l'état et l'horodatage de chaque étape ; la validation humaine est enregistrée avant la publication, afin que la piste prouve qu'une personne a donné son accord.\n\n## Comment chaque run devient une preuve.\n\n### Configurer\n\nConstruisez-le visuellement dans Studio et ajoutez une étape de validation humaine là où elle est nécessaire.\n\n### Exécuter\n\nDéclenchez le workflow ; il s'exécute de manière asynchrone tandis que chaque étape est journalisée avec son état et ses horodatages.\n\n### Approuver\n\nL'exécution s'interrompt au point de contrôle jusqu'à ce qu'un relecteur approuve — et cette approbation est enregistrée.\n\n### Auditer\n\nRécupérez l'exécution par son ID pour examiner les étapes terminées et échouées, les entrées et les sorties.\n\n## Les réponses aux questions qu’on nous pose.\n\nUne piste d’audit est l’enregistrement complet et consultable de ce qu’un workflow automatisé a fait : quelles étapes se sont exécutées, dans quel état, quand, avec quelles entrées et sorties, et qui a approuvé quoi. Dans Draft & Goal, chaque exécution de workflow est journalisée de bout en bout pour prouver ce qui s’est passé et pourquoi.\n\nChaque exécution enregistre ses entrées, son état global et ses horodatages de début et de fin, et distingue les étapes terminées des étapes échouées. Chaque étape porte son propre état et ses propres horodatages, les étapes terminées enregistrent leur sortie, et les étapes échouées ou abandonnées enregistrent un état et un message d’erreur : rien ne reste implicite.\n\nOui. Toute exécution peut être récupérée par son ID via l’API Workflow Runs de Draft & Goal, qui renvoie l’enregistrement avec ses entrées, son état, ses horodatages et ses étapes terminées et échouées. Les sorties d’étape sont téléchargeables lorsque disponibles : vous pouvez reconstituer exactement ce qu’une exécution a fait et remettre la preuve à un auditeur.\n\nOui. Lorsqu’un workflow Draft & Goal atteint une étape de validation humaine, l’exécution s’interrompt jusqu’à l’approbation d’un relecteur, et cette approbation est enregistrée dans l’exécution. Pour un processus de publication encadré, la piste prouve qu’une personne a validé le texte avant toute publication.\n\nUn arrêt intentionnel de l’utilisateur est marqué USER_ABORTED, tandis qu’une véritable erreur est marquée FAILED avec son message d’erreur préservé dans l’enregistrement. Cette distinction donne un signal propre aux tableaux de bord de surveillance : les équipes suivent les vrais échecs sans que les arrêts délibérés ne polluent les données.\n\nMontrez-nous le workflow.Nous vous montrerons le 10x.\n\nApportez le workflow marketing qui dévore votre semaine. Nous le construirons en direct, avec vos données et vos modèles, en 30 minutes.\n\n## Outbound links\n\n- [Réserver une démo →](https://dng.ai/fr/reserver-une-demo/)\n\n- [Découvrir la plateforme](https://dng.ai/fr/plateforme/)\n\n- [Draft & Goal](https://dng.ai/)\n\n- [Lire la documentation](https://docs.dng.ai/)\n\nSite navigation: https://dng.ai/_gdom/site.gdom\n\nFull page index: https://dng.ai/_gdom/manifest.json","links":[{"rel":"internal","href":"https://dng.ai/fr/reserver-une-demo/","path":"/fr/reserver-une-demo","label":"Réserver une démo →","gdom":"/_gdom/fr/reserver-une-demo/index.text.gdom"},{"rel":"internal","href":"https://dng.ai/fr/plateforme/","path":"/fr/plateforme","label":"Découvrir la plateforme","gdom":"/_gdom/fr/plateforme/index.text.gdom"},{"rel":"internal","href":"https://dng.ai/","path":"/","label":"Draft & Goal","gdom":"/_gdom/index.text.gdom"},{"rel":"external","href":"https://docs.dng.ai/","label":"Lire la documentation"}]}