Lire les résultats avec prudence

Lire la tendance avec les changements de périmètre, de volume et de méthode de collecte. Une amélioration apparente peut provenir d’une population différente ou d’un reclassement. Croiser la mesure avec une observation terrain avant d’en déduire une progression réelle.

La question de contrôle reste : comparer plusieurs volumes et taux d’erreur, en intégrant le coût des corrections et des cas transmis à un humain.

Couvrir coûts fixes et variables, volumes, pics, reprises, validation humaine et sortie.

Distinguer temps libéré, capacité supplémentaire et économie budgétaire effective. Ces trois résultats ne sont pas interchangeables.

Application à votre contexte

Vérifiez si la population, la source ou les règles de calcul ont changé. Comme une moyenne ne montre pas la dispersion, examinez les cas les plus pénalisants et les services critiques avant de conclure à une amélioration.

Distinguez la plausibilité d'une réponse de son exactitude. Testez les informations manquantes, les documents contradictoires, les droits d'accès et les instructions malveillantes présentes dans les données. Un lien vers une source n'établit pas automatiquement que cette source soutient la réponse.

Remettre cette réponse dans son contexteCoût complet et rentabilité de l’IA

Références pour approfondir