Validation des agents IA et des flux LLM
Construct vérifie si les agents IA, le RAG, l’utilisation d’outils, la mémoire et les garde-fous restent fiables au-delà du cas idéal, du premier prototype exécutable à la mise en production. Essayez la méthode dans votre navigateur ou faites évaluer votre système réel.
Commencez sans engagement
Aucun prix affiché ni paiement en ligne. La démonstration est immédiate ; le travail sur votre système commence uniquement après un échange et un périmètre défini par écrit.
Rejouez une exécution synthétique ou utilisez les six cas avec votre agent et notez seulement les résultats. Le calcul reste dans le navigateur.
Nous définissons le comportement attendu, répétons des cas représentatifs et des cas limites, analysons les défaillances et vous remettons des éléments de preuve réutilisables.
Les conditions commerciales, le calendrier, les données autorisées et les éventuels frais sont définis dans une proposition écrite. La démo ne constitue ni une validation, ni un audit, ni un conseil juridique, ni une certification.
Système réel · modes de connexion
Après le premier échange, nous retenons le mode d’accès nécessitant le moins de droits. Les observations de la démonstration ne sont jamais transmises au formulaire.
Vous fournissez un jeton temporaire et limité pour l’environnement de préproduction. Nous exécutons les cas convenus et relevons les résultats observables, l’usage des outils, les erreurs, le coût et le temps de réponse ; vous révoquez ensuite l’accès.
Nous préparons un programme de test ou un conteneur. Votre équipe l’exécute localement ou dans son cloud et ne partage que le dossier de résultats convenu.
Sans API, nous utilisons un espace temporaire, une session supervisée, un export par lots ou des journaux d’exécution anonymisés. Nous documentons les limites liées à ce moindre niveau d’automatisation.
La méthode
Ici, la psychométrie apporte de la rigueur à la mesure — elle n’attribue pas un score de personnalité à l’IA.
Préciser le comportement, les utilisateurs, l’environnement et la décision.
Relier les cas courants, les cas limites, les répétitions et les variations de contexte à des critères observables.
Tester plusieurs fois le résultat final et le parcours d’action.
Séparer les défaillances, la variation et l’incertitude, puis indiquer les preuves manquantes.
Domaines
La logique de mesure reste la même. Les cas, les références et les preuves humaines changent selon le domaine.
RAG, copilotes, agents avec outils et processus structurés.
02Scénarios contrôlés faisant varier le contexte, les interactions et la mémoire.
03Grilles, usage des preuves, incertitude, relais et limites de la décision humaine.
04Populations, phases, ressources, rétroaction et adaptation.
Les profils synthétiques révèlent des défaillances possibles ; ils ne représentent ni ne prédisent des personnes réelles. Les affirmations sur les utilisateurs ou les populations exigent des preuves humaines adaptées.
Utilisez la démonstration publique maintenant. Pour tester votre système ou accéder à la Construct Metrics API privée, contactez Construct ; nous définirons le plus petit périmètre permettant une conclusion solide.