Produit
La couche de fiabilité
pour vos modèles prédictifs par IA
La couche de fiabilité
pour vos modèles prédictifs par IA
Issu de notre R&D en
quantification d'incertitude, Predictive ajoute un intervalle de confiance à chaque prévision. Validé en environnement opérationnel réel (TRL9).
Issu de notre R&D en quantification d'incertitude, Predictive ajoute un intervalle de confiance à chaque prévision. Validé en environnement opérationnel réel (TRL9).
Issu de notre R&D en quantification d'incertitude, Predictive ajoute un intervalle de confiance à chaque prévision. Validé en environnement opérationnel réel (TRL9).
TrustalAI Predictive qualifie, en temps réel, la fiabilité de chaque prévision de vos modèles prédictifs, avant qu'elle n'impacte votre système ou votre décision opérationnelle.
Les modèles prédictifs sont performants sur les données qu'ils ont déjà vues. Mais en environnement réel, plusieurs facteurs dégradent leurs prévisions et fragilisent les décisions en aval :
Variabilité des conditions réelles
Dérive progressive des modèles
Situations hors domaine de validité
Situations hors domaine de validité
Alertes sur les défaillances non repérées
Alertes sur les défaillances non repérées
Avant TrustalAI
Données entrées
Modèle IA Client
Prédiction
Décision
en aval
peu fiable
Aucune notion de fiabilité
de la prédiction
Avant TrustalAI
Données entrées
Modèle IA Client
Prédiction
Décision
en aval
peu fiable
Aucune notion de fiabilité
de la prédiction
Après TrustalAI
Données entrées
Modèle IA Client
Prédiction
Données
de contexte
(optionnel)
Métriques
de fiabilité
Décision
en aval
très fiable
Prédiction enrichie avec de la fiabilité grâce à TrustalAI
Après TrustalAI
Données entrées
Modèle IA Client
Prédiction
Données
de contexte
(optionnel)
Métriques
de fiabilité
Décision
en aval
très fiable
Prédiction enrichie avec de la fiabilité grâce à TrustalAI
L'IA prédit, TrustalAI Predictive
vous indique si c'est fiable
Le problème
Une prédiction sans niveau de confiance reste un pari
Un modèle prédictif livre un chiffre, jamais la confiance qu'on peut lui accorder. Des décisions à fort enjeu se prennent alors sans savoir si la prévision du moment mérite d'être suivie.
Une bonne précision moyenne (RMSE, MAPE) masque les prévisions sur lesquelles le modèle se trompe lourdement, précisément celles qu'il ne faudrait pas suivre.
Face à un processus inédit ou à une dérive progressive (model drift), le modèle continue de prédire avec le même aplomb, sans signaler qu'il sort de son domaine de validité. Les alertes arrivent sans niveau de confiance, et la dérive s'installe.
Les outils de monitoring détectent la dérive après coup, sur un historique agrégé. Quand l'alerte tombe, la décision est déjà prise et l'incident a déjà un coût.
L'EU AI Act impose désormais de démontrer la fiabilité de chaque décision sur les systèmes à haut risque.
Le problème
Une prédiction sans niveau de confiance reste un pari
Un modèle prédictif livre un chiffre, jamais la confiance qu'on peut lui accorder. Des décisions à fort enjeu se prennent alors sans savoir si la prévision du moment mérite d'être suivie.
Une bonne précision moyenne (RMSE, MAPE) masque les prévisions sur lesquelles le modèle se trompe lourdement, précisément celles qu'il ne faudrait pas suivre.
Face à un processus inédit ou à une dérive progressive (model drift), le modèle continue de prédire avec le même aplomb, sans signaler qu'il sort de son domaine de validité. Les alertes arrivent sans niveau de confiance, et la dérive s'installe.
Les outils de monitoring détectent la dérive après coup, sur un historique agrégé. Quand l'alerte tombe, la décision est déjà prise et l'incident a déjà un coût.
L'EU AI Act impose désormais de démontrer la fiabilité de chaque décision sur les systèmes à haut risque.
Prédiction
Opportunité
L'élément manquant
TrustalAI ajoute l'élément manquant : la fiabilité par l'analyse de chaque prédiction — un intervalle de confiance en temps réel et en plug & play.
Opportunité
L'élément manquant
TrustalAI ajoute l'élément manquant : la fiabilité par l'analyse de chaque prédiction — un intervalle de confiance en temps réel et en plug & play.
Pourquoi nous ?
Pourquoi nous, pourquoi maintenant ?
Nous remplissons un besoin stratégique européen de fiabilité IA.
Nous répondons à une demande globale : l'IA doit être contrôlable.
Nous combinons une maîtrise pointue de l'IA prédictive et une expertise scientifique profonde en métrologie et quantification d'incertitude.
Pourquoi nous ?
Pourquoi nous, pourquoi maintenant ?
Nous remplissons un besoin stratégique européen de fiabilité IA.
Nous répondons à une demande globale : l'IA doit être contrôlable.
Nous combinons une maîtrise pointue de l'IA prédictive et une expertise scientifique profonde en métrologie et quantification d'incertitude.
Compatible avec votre architecture existante
Fonctionne avec tous les modèles prédictifs (boîte noire incluse)
Compatible séries temporelles & scoring
Détection de la dérive des modèles (model drift)
Disponible SDK embarqué / Edge / API Cloud
Intégration complète au pipeline ML (training / validation / inference)
Temps réel : edge <20 ms / cloud <80 ms (<100 ms)
Aucun changement de votre cœur algorithmique
Aucun changement de votre cœur algorithmique
Fonctionne avec tous les modèles prédictifs (boîte noire incluse)
Compatible séries temporelles & scoring
Détection de la dérive des modèles (model drift)
Disponible SDK embarqué / Edge / API Cloud
Intégration complète au pipeline ML (training / validation / inference)
Temps réel : edge <20 ms / cloud <80 ms (<100 ms)
Fiabilisez votre IA dès maintenant