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Création du jeu de données
Des jeux de données équilibrés contenant à la fois du contenu authentique et des deepfakes pour une évaluation rigoureuse et équitable.
Services de test d'IA
Les systèmes d'IA sont conçus différemment. Nos tests aussi.
Votre IA fonctionne en démo. Nous vérifions qu'elle fonctionne en production. Évaluation de LLM, test de modèles, détection de deepfakes et QA de fonctionnalités IA — soutenus par la méthodologie que Zoom nous a confiée pour benchmarker publiquement son IA face à la concurrence.
Le défi
Avancer vite avec l'IA est facile. La maîtriser, beaucoup moins.
La QA traditionnelle détecte les crashs, les mises en page cassées et les appels API échoués. Elle ne détecte pas un chatbot qui invente des informations avec assurance. Elle ne signale pas un moteur de transcription qui s'effondre face aux accents. Elle ne mesure pas si votre résumé IA a omis le seul détail qui comptait pour votre client.
Les défaillances de l'IA sont subtiles, probabilistes et dépendantes du contexte. Elles ne génèrent pas d'erreurs, elles érodent la confiance. Et quand vos utilisateurs s'en aperçoivent, le dommage est réputationnel, pas seulement technique.
Hallucinations en production
Votre LLM génère des réponses convaincantes et plausibles qui sont factuellement fausses. Les utilisateurs ne s'en rendent pas compte. Votre support le découvre via les réclamations.
Dégradation silencieuse de la précision
Votre modèle fonctionnait au lancement. Mais la dérive des données, les nouveaux cas limites et l'évolution des entrées ont discrètement érodé les performances, et rien dans votre monitoring ne le détecte.
Biais et lacunes de sécurité
Votre IA traite certains groupes d'utilisateurs différemment, ou répond à des prompts adverses d'une manière qui crée des risques juridiques et d'image de marque.
Angles morts concurrentiels
Vous ne savez pas comment vos fonctionnalités IA se comparent à celles de la concurrence — et vos clients non plus, ce qui signifie qu'ils en sont aussi réduits aux suppositions.
Aucune référence qualité défendable
Vous ne pouvez pas répondre à « quel est le niveau de notre IA ? » par un chiffre. Les parties prenantes, les clients et les régulateurs commencent à poser la question.
Lesquels de ces risques portez-vous ? Faisons le point !
Réserver une évaluation gratuiteCouverture
Si c'est propulsé par l'IA, nous pouvons le tester
Nous testons l'ensemble de la stack — de la précision du modèle à la fonctionnalité que vos utilisateurs voient réellement. Chaque mission est calibrée sur votre technologie, vos cas d'usage et les questions qualité auxquelles votre équipe a besoin de réponses.
Chatbots, assistants, résumés et génération de contenu. Nous évaluons les taux d'hallucination, la compréhension d'intention, la toxicité, les biais, les garde-fous de sécurité et la robustesse des prompts — de manière systématique, pas par sondages ponctuels.
Dites-nous ce que vous construisez. Nous vous dirons exactement comment le tester. Parler à un ingénieur
Notre approche
Un processus de test conçu pour la manière dont l'IA échoue réellement
On ne teste pas l'IA comme on teste un formulaire de connexion. Les résultats sont non déterministes, la qualité est contextuelle et les cas limites sont infinis. Notre méthodologie de test IA est conçue spécifiquement pour ces défis. C'est la même approche que Zoom nous a demandé d'appliquer lorsqu'ils avaient besoin d'une preuve indépendante et publiable que leur IA surpassait la concurrence.
Cadrage & conception des tests
Nous travaillons avec votre équipe pour définir ce que « bien » signifie pour vos fonctionnalités IA spécifiques. Les conditions, les seuils de qualité et les scénarios qui comptent pour vos utilisateurs et votre marché.
Médias de test & vérité terrain sur mesure
Nous préparons des données d'entrée adaptées — échantillons propres, distorsions contrôlées, scénarios réels — accompagnées de sorties de référence vérifiées par des humains qui établissent la baseline à laquelle votre IA est comparée.
Exécution systématique des tests
Vos fonctionnalités IA sont soumises aux entrées préparées dans des conditions contrôlées. Toutes les sorties sont capturées de manière systématique pour une comparaison rigoureuse.
Normalisation des sorties
Les sorties générées et les références sont nettoyées et standardisées, en éliminant le bruit de formatage et les artefacts de métadonnées, afin que l'évaluation reflète la qualité réelle du contenu et non des différences cosmétiques.
Extraction des métriques, validation & reporting
Nous extrayons les métriques de performance, les validons pour leur fiabilité statistique et livrons des rapports visuels qui montrent précisément où votre IA excelle, où elle peine et ce qu'il faut corriger en priorité.
Cette méthodologie a fait ses preuves. Elle a produit les résultats que Zoom a publiés dans son rapport de performance IA 2025.
Métriques
Les chiffres qui font progresser la qualité de l'IA
Chaque mission de test IA produit des métriques adaptées à votre technologie et cas d'usage. Ce ne sont pas des tableaux de bord de vanité — ce sont les chiffres dont votre équipe d'ingénierie a besoin pour prioriser, dont votre équipe produit a besoin pour prendre des décisions go/no-go, et dont votre direction a besoin pour rendre compte des progrès.
Transcription & ASR
Word Error Rate (plusieurs variantes pour différents types d'erreurs), évaluation qualitative par LLM-as-a-judge et Speaker Label Accuracy.
Résumés de réunion
Scores d'évaluation composites personnalisés combinant exhaustivité, exactitude et reconnaissance d'entités.
Sous-titres
Scores d'évaluation composites personnalisés combinant exhaustivité, exactitude et reconnaissance d'entités.
Traduction
MetricX et COMET — des métriques standardisées qui vous permettent de vous comparer à la concurrence et de suivre vos progrès dans le temps.
Chatbots & assistants
Statut de réponse (pass/fail binaire ou échelle de qualité à plusieurs niveaux), scoring intégrant l'utilité qui distingue les réponses partielles des réponses erronées, et latence de réponse du prompt à la sortie complète.
Ce que les métriques révèlent
Forces et faiblesses par condition
Quelles fonctionnalités ou quels modèles performent bien sur des entrées propres, et où ils échouent en conditions réelles.
Quand scores et utilisabilité divergent
Les cas où une transcription est techniquement « correcte » selon le WER mais pratiquement inutilisable pour l'utilisateur final.
Validation de la roadmap
Les améliorations déployées par votre équipe ont-elles réellement apporté des gains de qualité mesurables et perceptibles par l'utilisateur.
Positionnement concurrentiel
Comment vos fonctionnalités IA se comparent aux alternatives sur le marché.
Vous voulez voir à quoi ressemblent nos rapports ? Demander un rapport d'exemple
Étiquetage de données
Les tests ne valent que ce que valent les données qui les sous-tendent
Le plafond de votre modèle, c'est la qualité de vos données. Des étiquettes inexactes ne se contentent pas de réduire la précision — elles intègrent des biais et des modes de défaillance coûteux à diagnostiquer après le déploiement.
Annotation manuelle
Notre équipe d'annotation basée en Europe crée des jeux de données de référence propres et de haute qualité grâce à l'étiquetage human-in-the-loop — la précision que les outils automatisés seuls ne peuvent garantir, notamment pour les contenus ambigus ou spécialisés.
Extension automatisée des données
Une fois une baseline fiable établie, nous étendons vos jeux de données de manière algorithmique à grande échelle, en générant des variations synthétiques, en augmentant les cas limites et en validant le tout par rapport à la vérité terrain. Des ensembles d'entraînement plus vastes et diversifiés sans sacrifier la qualité.
Besoin de données d'entraînement fiables ? Parlons-en !
Test de détection de deepfakes
Sachez ce qui est réel. Sachez si vos outils fonctionnent.
Les deepfakes représentent un risque métier pour les plateformes qui évaluent du contenu téléchargé par les utilisateurs, pour les organisations préoccupées par les médias synthétiques ciblant leur marque, et pour toute entreprise dont la confiance repose sur l'authenticité des médias.
Nous proposons deux services : l'analyse directe de vos médias (images, vidéo, audio, texte) pour déterminer s'ils ont été manipulés synthétiquement, et l'évaluation indépendante de vos outils de détection de deepfakes sur des jeux de données sélectionnés pour mesurer leur fiabilité en conditions réelles.
Notre processus
Gestion de projet de bout en bout avec accès par abonnement optionnel pour une surveillance continue.
Préoccupé par les deepfakes ? Obtenez une évaluation indépendante
Résultats business
Ce que votre équipe gagne quand le test de l'IA est fait correctement
Les organisations leaders en qualité IA ne testent pas simplement davantage. Elles testent différemment. Avec une méthodologie indépendante, des métriques sur mesure et des résultats qui résistent à l'examen.
Moins d'incidents post-déploiement
Détectez les hallucinations, la dégradation de précision et les défaillances sur les cas limites avant qu'ils n'atteignent les utilisateurs — pas après que votre support client vous en informe.
Des cycles de release plus rapides
Éliminez l'incertitude qui ralentit les décisions go/no-go. Quand votre équipe a les métriques, elle livre avec confiance plutôt qu'avec hésitation.
Un coût de la qualité réduit
Corrigez les défaillances IA au stade du test, pas en production. Plus une défaillance est détectée tôt, moins elle coûte à résoudre.
Des affirmations de qualité défendables
Des résultats indépendants, appuyés par une méthodologie, que votre équipe peut présenter aux clients, aux régulateurs et à la direction — pas seulement des tableaux de bord internes.
Une vision concurrentielle claire
Sachez précisément comment vos fonctionnalités IA se comparent aux alternatives du marché — avant que vos clients ne le découvrent par eux-mêmes.
Un risque réputationnel réduit
Les défaillances IA érodent la confiance discrètement et rapidement. La validation indépendante vous donne la preuve que votre IA est prête avant qu'elle ne soit exposée.
Étude de cas
Comment Zoom a prouvé la supériorité de son IA. Avec nos données.
Zoom ne nous a pas demandé de les mettre en valeur. Ils nous ont demandé de dire la vérité.
Zoom avait besoin de preuves indépendantes et tierces que ses fonctionnalités IA de réunion surpassaient la concurrence. Les benchmarks internes ne seraient pas assez crédibles pour des affirmations publiques. Il leur fallait une évaluation à laquelle leurs clients et le marché feraient confiance.
Nous avons conçu et exécuté une évaluation concurrentielle des fonctionnalités de réunion propulsées par l'IA chez plusieurs éditeurs en conditions réelles. La qualité de la transcription et des résumés post-réunion a été comparée à l'aide de l'analyse du Word Error Rate et de l'évaluation qualitative par LLM, mesurant à la fois la précision statistique et l'utilisabilité en conditions réelles.
Résultats clés :
- Les sous-titres Zoom étaient jusqu'à 13 fois plus stables, nécessitant bien moins de corrections que les plateformes concurrentes.
- Zoom a affiché les taux d'erreur de traduction les plus bas avec jusqu'à 28 % d'erreurs en moins que les concurrents dans chaque langue testée.
Zoom a publié nos résultats dans son rapport public de performance IA, offrant aux clients potentiels une preuve indépendante et crédible de l'avantage qualité de sa plateforme. L'évaluation est devenue un atout marketing et commercial, pas simplement un exercice de QA.
Lire le rapport de performance IA Zoom 2025
Vous voulez des résultats auxquels vos clients et votre marché croiront ? Concevons ensemble votre évaluation
À qui ça s'adresse
Des services de test IA pour les équipes qui déploient l'IA en production
CTOs & responsables techniques
Vous devez savoir si votre IA est prête pour la production — non pas sur la base de démos internes, mais d'une évaluation indépendante, pilotée par les métriques, en conditions réelles. Vous avez besoin d'un partenaire QA qui comprend les modes de défaillance de l'IA, pas seulement les bugs logiciels traditionnels.
Product managers
Vous livrez des fonctionnalités IA dans des délais serrés et avez besoin de données qualité pour prendre des décisions go/no-go. Vous devez savoir quelles fonctionnalités sont prêtes, lesquelles nécessitent encore du travail, et comment vous vous situez par rapport à la concurrence — avant le lancement, pas après.
Fondateurs de startups
Vous êtes sur le point de présenter votre produit IA à des clients ou des investisseurs. Vous avez besoin d'une validation indépendante qu'il fonctionne — une référence qualité crédible qui inspire confiance dans votre produit et votre équipe.
Industries réglementées
Vous opérez dans un environnement où les décisions de l'IA ont des implications en matière de conformité, de sécurité ou de responsabilité juridique. Vous avez besoin d'une évaluation documentée et auditable avec une méthodologie défendable — pas d'un tableur de votre propre équipe.
Quel que soit votre rôle, la première étape est la même Obtenir une évaluation gratuite
Pourquoi nous choisir
Nous savons quoi chercher parce que nous l'avons déjà trouvé
La plupart des équipes QA apprennent quoi chercher en lisant des articles sur les défaillances de l'IA. Nous, nous les trouvons depuis des années — dans les LLM, les modèles ML, la vision par ordinateur, la transcription et les fonctionnalités IA en production. Cette expérience façonne chaque test que nous concevons, chaque métrique que nous choisissons et chaque rapport que nous livrons.
Nous ne développons pas de produits IA. Nous ne vendons pas d'outils IA. Notre seule motivation est une évaluation exacte — c'est pourquoi des entreprises comme Zoom nous font confiance pour produire des résultats qu'elles publient.
Constatez la différence dès votre première mission Demander une consultation
Comment démarrer
Commencez par une conversation. Repartez avec un plan.
Sans engagement ! Chaque mission démarre comme un projet autonome. Vous n'augmentez la cadence que si les résultats le justifient.
FAQ
Les questions qu'on nous pose avant le premier appel
La QA traditionnelle détecte les crashs, les mises en page cassées et les appels API échoués. Le test d'IA est différent car les défaillances de l'IA sont probabilistes, contextuelles et souvent invisibles — un chatbot qui invente des informations ne génère pas d'erreur, il érode simplement la confiance. Notre méthodologie est conçue spécifiquement pour des résultats non déterministes, des standards de qualité contextuels et des cas limites pratiquement infinis.
Nous testons l'intégralité de la stack IA — LLM, modèles ML, vision par ordinateur, transcription, résumés, traduction, chatbots, pipelines RAG, workflows agentiques et fonctionnalités produit propulsées par l'IA. Si c'est propulsé par l'IA et que ça doit fonctionner en production, nous pouvons le tester.
La durée dépend du périmètre, de la complexité du système d'IA et des types de tests impliqués. Lors de l'appel de cadrage, nous examinerons vos objectifs et votre environnement et fournirons un calendrier clair avant le début des travaux.
Oui. Nous travaillons aux côtés de votre équipe interne, pas à sa place. La plupart de nos clients font appel à nous pour la couche d'évaluation indépendante et spécifique à l'IA que leur processus QA existant n'est pas conçu pour couvrir.
Quand votre QA vient de l'équipe qui a construit l'IA, vous obtenez une confirmation. Quand elle vient de nous, vous obtenez des preuves. L'évaluation indépendante élimine les angles morts liés à la proximité — les hypothèses intégrées dans la conception de vos tests, les cas limites auxquels votre équipe n'a pas pensé, et le biais qui pousse à trouver ce qu'on s'attend à trouver.
Les métriques sont adaptées à votre technologie et cas d'usage. Pour la transcription, nous utilisons des variantes du Word Error Rate et l'évaluation par LLM. Pour la traduction, MetricX et COMET. Pour les chatbots, pass/fail et scoring qualité à plusieurs niveaux. Pour les résumés, des scores composites couvrant l'exhaustivité, l'exactitude et la reconnaissance d'entités. Chaque mission produit des métriques sur lesquelles vos équipes ingénierie, produit et direction peuvent agir.
Oui — et certains clients le font. Notre méthodologie et nos rapports sont conçus pour produire des résultats défendables, crédibles et exploitables dans des supports publics. Zoom nous a mandatés spécifiquement pour produire des résultats qu'ils pourraient publier dans leur rapport public de performance IA.
Tout particulièrement pour les startups. Si vous êtes sur le point de présenter votre IA à des clients ou des investisseurs, la validation indépendante qu'elle fonctionne est l'un des atouts les plus précieux que vous puissiez avoir. Elle renforce la crédibilité auprès de votre marché et la confiance au sein de votre équipe, avant que les enjeux ne deviennent plus importants.
Une conversation ciblée sur votre produit IA, vos préoccupations qualité et les décisions que les tests doivent éclairer. Vous obtiendrez une recommandation honnête sur le périmètre, y compris ce dont vous n'avez pas besoin. Sans engagement, sans discours commercial.
Nous proposons une gamme complète de services QA, incluant le test logiciel augmenté par l'IA qui peut réduire les cycles de régression de 50 à 70 %. Le test d'IA est l'une de nos expertises. Si votre produit combine logiciel traditionnel et fonctionnalités IA, nous pouvons couvrir les deux.
Et maintenant
Votre IA fonctionne en démo. Vérifions qu'elle fonctionne en production.
Un test d'IA indépendant et piloté par les métriques qui donne à votre équipe les preuves pour livrer en confiance, et à vos clients la preuve de faire confiance à ce que vous avez construit.
- Plus de 500 ingénieurs QA à travers l'Europe
- Plus de 14 ans d'expertise QA enterprise
- La confiance de Zoom pour ses benchmarks IA publics
- Méthodologie indépendante et neutre
- De l'étiquetage de données à l'évaluation concurrentielle — cycle de vie complet de la qualité IA
