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Dans notre campagne, l'écart entre une demande brute et une demande cadrée atteint 1,2 point de qualité. L'écart entre les cinq assistants testés, à cadrage égal, n'en fait que 0,5.
Sur les expériences où une anomalie avait été volontairement placée, 25 sur 45 sont passées inaperçues. Le sujet du contrôle n'est pas la qualité moyenne, c'est le trou.
Faut-il changer d'assistant IA ? Trois conditions avant d'engager un budget
Deux évaluateurs, deux verdicts : pourquoi juger une IA est difficile
De la production de contenu à la décision stratégique, la qualité passe de 3,95 à 3,04 sur 5 et la supervision requise grimpe de 2,07 à 3,40. La pente est régulière.
Sur les expériences où une anomalie avait été volontairement placée, 25 sur 45 sont passées inaperçues. Le sujet du contrôle n'est pas la qualité moyenne, c'est le trou.
Sur le sous-échantillon doublement évalué de notre campagne, deux évaluateurs à l'aveugle tombent d'accord sur le verdict dans 56,7 % des cas. La mesure est moins stable que le résultat qu'elle prétend établir.
À cadrage égal, l'écart entre les cinq assistants de la campagne est de 0,5 point. Et 93 % du coût calculable ne vient pas de l'abonnement, mais du temps humain.
Dans notre campagne, documenter un processus avec l'IA fonctionne (3,60 / 5). L'automatiser échoue (2,87 / 5, douze erreurs critiques). L'écart dessine des conditions de passage.
3,3 minutes de préparation en plus, 1,07 point de qualité en plus, et un temps humain total qui baisse. La préparation ne s'ajoute pas au travail : elle le déplace.
La méthode du Lab #1, transposée à l'échelle d'une PME : une tâche, une référence humaine, trois modes d'usage, une demi-journée, une décision.
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