Copilote analytique par rôle exécutif — 9 personas C-suite, 146 KPIs, GraphRAG-lite
Un copilote d'analytique exécutive qui transforme les KPI d'entreprise en décisions contextualisées et étayées, avec 4,64 % d'erreur de prévision sur 444 prévisions testées.
Posez une question sur un jeu de KPI de démonstration pour voir une analyse multi-agents réelle ici.
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Les tableaux de bord BI classiques exposent les mêmes métriques brutes à tous les rôles sans contrôle d'accès au niveau de la récupération, et les synthèses génératives standard peuvent halluciner sur des données financières sensibles.
Neuf personas à portée de rôle (PDG, DAF, DSI, COO, DRH, ESG, Risque, Analyste, Assistant) interrogent un corpus de KPI et de documents gouverné, avec contrôle d'accès basé sur les rôles appliqué au niveau de la récupération, pas seulement dans l'interface. Récupération hybride dense BGE-M3 + BM25 + fusion RRF avec reranker cross-encoder BAAI/bge-reranker-v2-m3. Graphe d'entités GraphRAG-lite pour les requêtes multi-sauts cross-domaine. Prévision Monte Carlo/OLS avec intervalles de confiance.
Résultat publié : MAPE moyen 4.64% (médian 2.77%) pour Rétro-test de prévision. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
Protocole complet disponible sur demande
Résultat publié : 100.0% de couverture, 8/8 requêtes multi-sauts pour Couverture et inférence multi-sauts GraphRAG-lite. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
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Résultat publié : 71.4% (20/28 cas applicables) pour Exactitude RAG en production. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
Protocole complet disponible sur demande
Résultat publié : 100% pour Précision de récupération hybride. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
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Résultat publié : Correspondance exacte, même source pour Parité des réponses bilingues EN/FR. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
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Conformément au principe déontologique, chaque résultat est publié à côté de ses limites connues pour une rigueur d'ingénierie absolue :
Disponible pour des audits d'architectures RAG, des implémentations d'agents gouvernés et du conseil en optimisation de données.