Ces chiffres sont les objectifs architecturaux du NCE — construits sur 6 mois de développement et de tests sectoriels. Pas encore des résultats de production, parce qu'il n'y a pas encore de production. C'est dit clairement.
Définis dès la conception — mesurés et affinés sur chaque déploiement.
Pas 18 mois de projet IT. Douze semaines pour passer du brief signé aux premiers résultats sur votre cas d'usage réel. Mesure avant/après, présentation COMEX en semaine 12.
Les approches RAG plafonnent entre 35 et 45 % d'erreur sur des archives réglementaires denses. L'architecture NCE vise structurellement le seuil opérationnel de < 5 % — grâce à 14 dimensions de fiabilité mesurées en continu.
Pas de projet IT sur 18 mois avant le premier résultat. L'infrastructure NCE — graphe de connaissances, moteur vectoriel, interface — est déployée dans votre SI en 3 jours ouvrés. Connexion à vos sources documentaires existantes incluse.
100 % on-premise. Aucun appel vers un service externe. Aucune dépendance cloud. Le moteur, le réseau, l'interface et les modèles vivent tous dans votre périmètre — physique, virtualisé ou enclave habilitée.
Le score < 5 % est l'objectif structurel de l'architecture NCE — pas une promesse marketing. Il est porté par 14 dimensions de fiabilité mesurées en continu, une whitelist d'entités, un refus out-of-domain, et une validation de fidélité de chaque réponse.
Mesurés sur corpus phytosanitaire réel (2023–2024) · qualification formelle en cours
Jeux de questions de référence avec réponses attendues, rejoués à chaque version NCE sur les mêmes archives. Pas de cherry-picking — même périmètre, même évaluateurs.
Ce protocole est conçu et documenté : comparer chaque nouvelle version NCE à la précédente sur les mêmes questions de référence. Son implémentation automatisée est planifiée — il n'est pas encore opérationnel à ce stade.
Les jeux de tests sont documentés et fournis sous NDA pour les clients en évaluation. La vérification est aujourd'hui réalisée manuellement par l'équipe — son automatisation est prévue en phase de déploiement production.
Six mois de travail. Un seul terrain de validation : des archives réglementaires réelles, dans le domaine phytosanitaire. Ces cibles ne viennent pas de benchmarks génériques — elles viennent de documents que vous connaissez.
Dans les industries réglementées, des années de décisions critiques coexistent sans lien — études, rapports d'évaluation, notes internes — éparpillées entre formats et serveurs. L'expertise réglementaire est dans des têtes, pas dans des systèmes. Quand l'expert part, la mémoire disparaît avec lui. C'est ce problème précis, documenté sur le terrain, que NCE est conçu pour résoudre.
Avant d'écrire une ligne de code, une règle absolue : aucune donnée réglementaire ne quitte l'infrastructure du client. Jamais. De ces principes naît le moteur NCE — Neural Context Engine — conçu pour raisonner sur vos archives sans jamais les exposer, dans un environnement totalement isolé, sans connexion externe requise. Une exigence non négociable, dictée par la réalité des industries pharmaceutiques, phytosanitaires et nucléaires.
NCE ingère vos documents dans tous les formats existants — et ne se contente pas de les indexer. Il reconstruit les connexions entre les informations qu'il y trouve : quelle étude porte sur quelle substance, quelle décision s'applique à quel usage, quelle norme prime sur quelle autre. Testé dès l'origine sur des archives phytosanitaires réelles (AMM, ANSES). Aucune réponse sans source identifiée.
NCE intègre les référentiels officiels du domaine comme ancre de vérité. La fiabilité de chaque réponse est évaluée sur 11 critères mesurés — fondés sur des études scientifiques avérées, pas sur des paramètres arbitraires. Si une réponse dépasse les limites du corpus, NCE refuse de répondre plutôt que d'inventer. Dans un contexte réglementaire, c'est ce refus qui crédibilise tout le reste.
NCE vérifie automatiquement si chaque réponse est fidèle aux documents sources — et le signale explicitement. Il retrouve l'information même si vous utilisez un terme différent de celui du rédacteur original. Les procédures de test couvrent 778 scénarios sur corpus réels. Ce n'est pas de la présentation — c'est la rigueur d'un système conçu pour résister à l'inspection.
Les tests portent sur des corpus documentaires réels pour confirmer les niveaux de précision attendus. Chaque écart mesuré affine le protocole d'évaluation — un travail rigoureux et documenté, mené sur le terrain avant toute généralisation.
NCE croise trois modes de recherche complémentaires dans votre corpus pour couvrir tous les angles d'une question réglementaire. La fiabilité de chaque réponse est mesurée sur 14 critères distincts — et la réponse est retenue si elle ne les passe pas tous. Première version capable de mettre en cause sa propre réponse avant de vous la transmettre.
NCE ne se contente plus de répondre : il repère et signale automatiquement les incohérences de vos documents — valeur hors limite, information périmée, sources qui se contredisent — chaque alerte étant justifiée et rattachée à sa source. Là où un moteur classique laisse passer, NCE lève le drapeau.
NCE n'admet dans sa mémoire que des informations vérifiées et rattachées à une source reconnue ; le reste est écarté. Moins de bruit, une base saine sur laquelle chaque réponse peut s'appuyer en toute confiance.
NCE s'ouvre à d'autres secteurs réglementés au-delà du phytosanitaire, adapte le niveau de sa réponse au métier de chaque interlocuteur, et enrichit sa maîtrise des langues d'un mode multilingue avancé. À l'horizon également : des investigations autonomes menées sur votre corpus.
Pas de promesses génériques. Diagnostic 30 minutes : nous évaluons ce que NCE peut faire sur VOS données.