Cadrer
Documentez l’usage prévu, les utilisateurs, les erreurs redoutées et les seuils.
Solution · Qualité et validation
Transformez une démonstration IA en protocole vérifiable.
Définissez les tâches, cas critiques, seuils et règles de revue qui permettent d’accepter ou de refuser une nouvelle version.
Évaluer un système sur vos casRendre la décision de déploiement reproductible, explicable et proportionnée au risque réel du cas d’usage.
Le problème réel
Ce que le workflow doit résoudre.
- 01
Les démonstrations privilégient les bons exemples et masquent la distribution réelle des erreurs.
- 02
Les critères de succès changent entre équipes métier, data, qualité et sécurité.
- 03
Sans historique, une régression peut rester invisible jusqu’à l’usage opérationnel.
De la source à une décision contrôlée.
Construire
Créez un golden set équilibré, versionné et relié à ses sources.
Exécuter
Lancez le même protocole sur plusieurs modèles, prompts ou workflows.
Décider
Analysez la gravité, la fréquence et la détectabilité avant de signer la version.
Composition
Les produits mobilisés.
La solution combine seulement les briques utiles au métier. Une future couche d’accès partagera leurs objets ; aucune API publique n’est ouverte aujourd’hui.
- Medyx Evaluate
- Medyx Data
- Medyx Intelligence
- Medyx Models
Un rapport versionné qui montre les scores, les erreurs, les limites et la décision de validation.
Cadrer cette preuveÉvaluer un système sur vos cas
Le pilote commence sur un périmètre réduit, avec un critère de succès et une règle de décision définis avant la première exécution.