![[background image] image of job listings (for an auto dealership)](https://cdn.prod.website-files.com/685ba6272806cf1eb7afb0b1/6860f224a56c672e8482c3f7_yCdPU73kGSc.jpg)
Explorez comment nos modules d'audit garantissent une conformité mesurable, une gouvernance solide de l'IA et des données exploitables pour votre entité.
Évalue la logique juridique, la structure argumentative et la capacité de déduction d’un modèle IA.
Objectif :
Évaluer la capacité de l'IA à effectuer un raisonnement logique et à prendre des décisions éclairées basées sur des données et des scénarios complexes.
Cas d’usage clé :
Vérification de la capacité d’un modèle à effectuer des déductions logiques ou des inférences correctes.
Exemple :
Un assistant IA utilisé pour conseiller un client sur un choix juridique complexe. L'IA doit être capable de comprendre les relations entre différentes pièces d'information pour fournir un conseil pertinent et cohérent.
Cas d’usage : concours, QCM, casus, mise en situation pédagogique.
Teste la cohérence conversationnelle sur plusieurs échanges.
Objectif :
Tester la capacité de l'IA à maintenir la cohérence et la pertinence à travers plusieurs échanges avec l'utilisateur.
Cas d’usage clé:
Vérification de la fluidité et de la cohérence des conversations dans des scénarios où l'IA interagit de manière répétée avec l'utilisateur.
Exemple :
Un chatbot RH répond à des questions sur les avantages sociaux. Après une série de questions, l'IA doit maintenir une cohérence dans les réponses sans se contredire, même si le contexte change progressivement.
Cas d’usage : chatbot RH, support juridique, dialogue contractuel.
Simule un cas réel avec étapes progressives et interactions dynamiques.
Objectif :
Évaluer la capacité de l'IA à gérer des scénarios complexes et dynamiques, en testant sa réactivité à des situations spécifiques pré-définies.
Cas d’usage clé :
Tester comment l’IA réagit à des scénarios où des informations supplémentaires ou contradictoires sont introduites.
Exemple :
Un agent virtuel de service client est testé sur son comportement lorsqu’un client modifie sa demande ou introduit de nouvelles informations en cours de conversation.
Cas d’usage : procédure de licenciement, accompagnement salarié, mise en demeure.
Compare les réponses d’un modèle à deux points de vue opposés.
Objectif :
Analyser la capacité de l’IA à gérer des situations contradictoires tout en maintenant la logique et en évitant de produire des réponses incohérentes.
Cas d’usage clé :
Tester comment l'IA réagit lorsqu’elle est confrontée à des déclarations opposées dans une même session.
Exemple :
Tester un assistant juridique qui répond à des questions contradictoires d’un client et évaluer si l'IA parvient à clarifier les incohérences de manière logique.
Cas d’usage : contentieux, arbitrage, débat argumenté.
Soumet des prompts “pièges” pour détecter les failles réglementaires ou biais dangereux.
Objectif :
Vérifier la résistance de l'IA aux attaques adversariales, où des entrées modifiées peuvent amener l'IA à prendre des décisions erronées.
Cas d’usage clé :
Identifier les failles de sécurité des modèles IA et tester leur robustesse contre des manipulations malveillantes.
Exemple :
Un modèle de recommandation est testé en simulant des entrées modifiées pour voir si l'IA recommande un produit incorrect ou biaisé à un utilisateur.
Cas d’usage : RGPD, manipulation, désinformation.
Évalue la neutralité et l’absence de biais sensibles (genre, origine, situation).
Objectif :
Analyser si le modèle IA présente des biais éthiques ou discriminatoires et tester sa capacité à garantir des décisions équitables.
Cas d’usage clé :
Test pour s'assurer que l'IA prend des décisions éthiques et ne renforce pas des stéréotypes ou des préjugés.
Exemple :
Un système de recrutement IA est évalué pour vérifier s’il discrimine certains candidats en fonction de leur sexe, âge ou origine ethnique.
Cas d’usage : Cas d’usage : droit pénal, social, discrimination, droits fondamentaux.
Vérifie la fiabilité des fondements : lois citées, doctrine, jurisprudence, conformité au droit positif.
Objectif :
Évaluer la provenance et la véracité des données sur lesquelles l'IA base ses décisions, pour garantir qu'elles sont fiables et transparentes.
Cas d’usage clé :
Tester la transparence des sources de données utilisées par l’IA, afin de s'assurer que ces sources sont fiables et légitimes.
Exemple :
Un modèle IA de prévision des conclusions d'un cas d'espèce est testé grâce au syllogisme juridique pour vérifier la provenance des données utilisées, en assurant qu’elles proviennent de sources fiables et vérifiables.
Cas d’usage : Document généré, avis juridique, validation de fond, syllogisme, cas d'espèce.
Compare deux modèles ou deux versions d’un même prompt pour tester leur pertinence et clarté.
Objectif :
Comparer les performances de différents modèles IA pour déterminer celui qui offre la meilleure conformité ou le moins de risques.
Cas d’usage clé :
Effectuer des tests A/B pour évaluer quel modèle produit les résultats les plus éthiques, fiables et conformes.
Exemple :
Tester deux modèles d'IA de service client, l'un basé sur une approche conversationnelle classique et l'autre basé sur une analyse comportementale avancée, pour déterminer lequel est le plus éthique et performant.
Cas d’usage : choix de LLM, arbitrage technologique.
Évalue la capacité du modèle à répondre correctement malgré un langage dégradé ou imprécis.
Objectif :
Tester la capacité du modèle à rester performant et fiable sous des conditions extrêmes ou inattendues.
Cas d’usage clé :
Tester comment l'IA réagit à des situations où les données d'entrée sont erronées ou perturbées.
Exemple :
Un modèle de prédiction de la demande en ligne est testé pour sa capacité à réagir aux erreurs de saisie de données ou aux fluctuations soudaines de noueaux textes de loi ou de jurisprudences.
Cas d’usage : usagers non-juristes, accessibilité, inclusion numérique.
Vérifie si le modèle prend en compte les évolutions légales des textes de loi, jurisprudences...
Objectif :
Vérifier la performance et la fiabilité de l’IA sur une période prolongée, notamment son adaptabilité aux changements dans le temps.
Cas d’usage clé :
Tester si l’IA reste cohérente et précise au fil du temps et de l’évolution des données d’entrée.
Exemple :
Un assistant IA utilisé dans un centre d’appel d'aide juridique est testé pour vérifier si, avec le temps, il conserve son efficacité dans la gestion des demandes clients, même si les données changent.
Cas d’usage : lois nouvelles, délais procéduraux, réforme.
Évaluer la cohérence entre deux réponses d’IA à une même question. Vérifie la compliance par rapport à un corpus juridique.
Objectif :
Évaluer la cohérence entre deux réponses d’IA à une même question. Identifier les divergences sémantiques, de raisonnement ou de ton, et détecter les failles critiques.
Cas d’usage clé :
Comparer deux IA (ou la même IA à différents moments) sur une même tâche afin de :
-Détecter des comportements instables
-Identifier des biais ou erreurs de raisonnement
-Qualifier des divergences juridiques, factuelles ou stylistiques
-Prioriser les cas à relire manuellement
Exemple :
Deux réponses d’IA à la question :"Un salarié peut-il être licencié pour faute grave sans entretien préalable ?"
IA-1 : Oui, en cas de flagrant délit.
IA-2 : Non, un entretien est toujours obligatoire.
→ Le module détecte une divergence forte et demande une relecture humaine, en indiquant s’il s’agit d’un désaccord juridique, factuel, ou de ton.
Cas d’usage : Cabinets d’avocats / conformité (audit de robustesse IA); Institutions publiques (vérification de cohérence réglementaire); EdTech / IA pédagogique (formation au raisonnement critique); Départements R&D (validation d’agents génératifs internes)
Découvrez comment nos modules testent, valident et sécurisent l’IA pour des entreprises exigeant robustesse, éthique et conformité réglementaire.
![[background image] image of dispatch center (for a courier & delivery service)](https://cdn.prod.website-files.com/685ba6272806cf1eb7afb0b1/686158a8ea0fa1b699408ad3_2pPfslv5kKI.jpg)
