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Relecture contradictoire

Une IA qui fait tout le travail, et le dit quand ce n’est pas le cas.

Les modèles peuvent prendre des raccourcis : sauter une étape, paraître plus sûrs qu’ils ne le sont ou s’arrêter trop tôt. La revue intègre échantillonne leur travail, le fait vérifier par d’autres modèles et par des humains, et signale les anomalies récurrentes avant qu’elles ne se propagent. Lorsqu’une exécution dévie, elle est corrigée avant que quiconque n’agisse sur cette base.

Travail échantillonné et revuRéviseurs étalonnés sur l’humainCorrectifs validés par une personne
nexus · la revue intègre en un coup d’œilDonnées d’exemple
Si les modèles fournissent aujourd’hui un travail intègre et complet
La revue intègre en un coup d’œil. Voir si les modèles fournissent aujourd’hui un travail intègre et complet, et où ils échouent.Données d’exemple
Fonctionnement des revues

Revu assez souvent pour détecter les problèmes tôt.

Définissez la fréquence de revue pour chaque type de tâche, ce qui déclenche systématiquement un contrôle, et qui l’effectue. Les résultats arrivent en direct, permettant d’intercepter une dérive avant qu’elle ne se généralise.

Quand ont lieu les revues

  • Échantillonnage par type de tâche
  • Déclencheurs systématiques
  • Réviseurs choisis par tâche
nexus · quand ont lieu les revues et qui réviseDonnées d’exemple
La fréquence de revue du travail et ce qui déclenche un contrôle
Quand ont lieu les revues. Définir la fréquence de revue pour chaque type de tâche.Données d’exemple
Correctifs

Corrigé avant que quiconque n’agisse.

Lorsqu’une exécution s’arrête trop tôt ou saute une étape, la revue l’intercepte et le travail est corrigé en cours de route. Les modifications de prompts et d’aptitudes suggérées attendent la validation d’une personne.

Correction en cours d’exécution

  • Détecté pendant l’exécution
  • Corrigé avant enregistrement
  • Correctif consigné
nexus · correction en cours d’exécutionDonnées d’exemple
Une exécution interrompue trop tôt et rectifiée
Correction en cours d’exécution. Suivi d’un traitement douanier interrompu trop tôt et rectifié.Données d’exemple
Fiabilité des réviseurs

Les réviseurs sont eux aussi revus.

Les modèles réviseurs sont confrontés au jugement humain, et des cas tests aux réponses connues sont glissés dans le travail réel pour vérifier si les revues les détectent.

Degré de confiance par réviseur

  • Concordance avec l’humain mesurée
  • Réviseurs retirés en cas de dérive
  • Affiché par tâche
nexus · degré de confiance par réviseurDonnées d’exemple
La fréquence de concordance entre les modèles réviseurs et les humains
Degré de confiance par réviseur. Vérifier que les modèles réviseurs concordent suffisamment souvent avec le jugement humain.Données d’exemple
Pour l’utilisateur

Voyez quelles réponses ont été revues.

Chacun peut voir lesquelles de ses réponses ont été revues et demander le contrôle d’une réponse qui semble erronée, sur la console ou sur son téléphone.

  • Réponses revues signalées
  • Demande de revue en un clic
  • Fonctionne aussi sur mobile
nexus · réponses revues, pour l’utilisateurDonnées d’exemple
Quelles réponses ont été revues, pour la personne qui a posé la question
Réponses revues. Voir quelles réponses ont été revues et demander le contrôle d’une réponse.Données d’exemple
Questions

À propos de la revue intègre.

La revue ralentit-elle les réponses ?

Non. La plupart des revues ont lieu après la réponse, sur un échantillon. Les revues en cours d’exécution n’interviennent que là où vous l’exigez.

Cela fonctionne-t-il hors ligne ?

Oui. La revue intègre fonctionne sans connexion extérieure, à l’aide des modèles hébergés sur votre site.

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Nous passerons en revue avec vous une semaine de travail de votre IA et vous montrerons ce que le contrôle révèle.