Yaçine Seybou Siddo
AI Systems Engineer & Independent Consultant
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RETOUR PORTFOLIO/ÉTUDE DE CAS // FICHE TECHNIQUE DE LABORATOIRE · INTELAI
OPEN-SOURCERétro-test de prévision: MAE 12.48%

IntelAI

Copilote analytique par rôle exécutif (9 personas C-suite, 146 KPIs, GraphRAG-lite)

Les tableaux de bord BI classiques noient les décideurs sous des métriques brutes sans isolation des rôles et souffrent d'hallucinations lors des synthèses textuelles.

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1. PROBLÉMATIQUE & DÉFI DU TERRAIN SAHÉLIEN

Les tableaux de bord BI classiques noient les décideurs sous des métriques brutes sans isolation des rôles et souffrent d'hallucinations lors des synthèses textuelles.

2. ARCHITECTURE TECHNIQUE & RÉSILIENCE

Contrôle d'accès par persona filtrant la récupération à la source, jointure sur graphe d'entités (7 488 enregistrements) et inférence prédictive supervisée.

3. RÉSULTATS QUANTITATIFS MESURÉS (SANS ASSERTION)

Rétro-test de prévision
MAE 12.48%

[PROTOCOLE]Erreur absolue médiane de 9.90% sur 378 prévisions en conditions réelles

Couverture GraphRAG
95.0%

[PROTOCOLE]7 488/7 878 enregistrements reliés; 8/8 requêtes multi-sauts validées

Exactitude RAG production
71.4%

[PROTOCOLE]71.4% exactitude terrain, score de factualité 0.572 sur 50 cas réels

4. COMPROMIS & LIMITES TECHNIQUES PUBLIÉES

Conformément au principe déontologique, chaque résultat est publié à côté de ses limites connues pour une rigueur d'ingénierie absolue :

  • Parité linguistique inégale : le score factualité atteint 0.917 en français contre 0.431 en anglais sur le même jeu de 50 cas réels (écart documenté)
  • Les prévisions financières de trésorerie nécessitent un historique minimal de 90 jours pour converger sous les 15% d'erreur

6. STACK TECHNIQUE & BIBLIOTHÈQUES

PythonFastAPIPostgreSQLpgvectorQdrantDocker

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