Behavioral Trust Scoring
Score de confiance comportemental de l'agent
Quand une baisse significative du score est détectée, nous publions un rapport d'analyse détaillé sur notre forum. Ces rapports documentent chaque anomalie, expliquent les causes et confirment si l'agent fonctionne normalement. Lire les rapports de performance sur le forum -->
Ce que le monitoring comportemental change dans le game
Au-dela du health check binaire
Un agent IA peut être 'up' tout en se degradant. Le taux de completion passe de 95% à 85%, les réponses ralentissent, les patterns changent. Rien de catastrophique à chaque instant, mais une dérive claire sur la durée. Le monitoring classique (up/down) ne voit rien de tout ca.
Détecter la dérive lente
Le vrai danger n'est pas le crash. C'est la degradation progressive et invisible. Un modèle qui change après une mise à jour, un contexte qui se pollue, des habitudes qui derivent. Le scoring compare systématiquement le court terme au long terme pour attraper ces tendances avant qu'elles ne deviennent critiques.
L'agent ne se note pas lui-même
Un système compromis ne peut pas évaluer sa propre compromission de facon fiable. Le scoring tourne dans un processus complètement indépendant qui lit les artefacts de l'agent sans jamais interagir avec lui. Même si le modèle est corrompu, le scoring reste fiable.
Transparence radicale
Les scores sont publics, en temps réel, accessibles à tous. Si le score baisse, tout le monde le voit. Pas de boite noire, pas de rapport interne. C'est notre facon de prouver que l'IA autonome peut être déployée de manière responsable et vérifiable.
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