Validation
Tout être humain fait des erreurs. Tout LLM hallucine. La différence : nous pouvons mesurer la fréquence — et veiller systématiquement à ce qu'elle reste en dessous d'un seuil défini.
Un modèle linguistique traitant une déclaration fiscale peut inventer des montants. Un assistant sécurité peut halluciner des références normatives. Un agent de support peut faire des promesses que l'entreprise ne peut pas tenir.
La plupart des fournisseurs d'IA ignorent ce problème — ou se fient à un « la plupart du temps ça fonctionne ». Pas nous.
Dérivée de la méthodologie pour les véhicules autonomes (ADAS) et la sécurité fonctionnelle. Adaptée aux agents IA en environnement d'entreprise.
Business Case → taux d'erreur max.
Ex. : <0,15 % pour 7 500 opérations/an.
Prompt Engineering + connaissances de référence.
Expertise dans des fichiers, pas dans la mémoire du LLM.
Détection d'hallucinations.
Vérification déterministe + sémantique.
Cycle OODA
TurboQuant
Qwen 27B
Boucle itérative :
Erreur → Correction du prompt → Re-test
Chaque opération est automatiquement évaluée.
Taux d'erreur trimestriel.
2 000 scénarios synthétiques.
Preuve statistique avec intervalle de confiance.
Tests isolés par phase OODA.
Equivalence Classes + Boundary Values.
Pour chaque agent, des cycles de validation de plusieurs jours sont exécutés avec des milliers de cas de test sur notre infrastructure GPU. Chaque cas de test est évalué par IA — de manière déterministe pour les chiffres et les faits, sémantiquement pour le ton et le contexte. Ce n'est que lorsque le taux d'erreur mesuré est inférieur au critère d'acceptation convenu que l'agent passe en production. Nous fournissons cet effort pour chaque agent individuellement.
Code Python, pas de LLM. Fiable à 100 %, <1 seconde.
Appel LLM séparé, température basse. Calibré sur un gold standard.
Calibrage : Chaque prompt de vérification est calibré sur des brouillons gold annotés manuellement (connus bons + connus mauvais). La précision, le rappel et le score F1 sont mesurés. Seuls les contrôles avec un F1 > 0,9 sont déployés. Les détails de notre méthodologie de calibrage sont propriétaires.
Compression du KV-Cache à 3 bits (ICLR 2026). 6× plus de contexte sur le même GPU. Zero Accuracy Loss.
Un petit modèle draft génère, un grand valide. Inférence 2,5× plus rapide à qualité égale.
Chaque affirmation de l'agent est décomposée en claims atomiques et vérifiée par rapport aux données sources. Basé sur FActScore et Chain-of-Verification (Meta 2023).
Notre méthodologie repose sur des standards développés pour la conduite autonome et les systèmes ADAS. Nous sommes les premiers à appliquer systématiquement cette méthodologie aux agents IA en environnement d'entreprise.
Critères d'acceptation, Monte Carlo, génération de scénarios, processus V&V
AI Safety Requirements, Input Space Refinement, Output Insufficiencies
Validation de la fonctionnalité prévue, risque résiduel, conditions de déclenchement
HAZOP, FMEA, mesures de sécurité déterministes, maturité des processus
La méthodologie de validation complète fait partie de notre prestation de conseil. Nous vous montrons volontiers lors d'un entretien personnel comment nous configurons votre agent IA pour que vous puissiez compter sur lui en toute confiance.
Nous contacter