La fiabilité inter-juges mesure le degré d'accord entre plusieurs juges notant la même réponse. Un accord élevé signifie que la note est stable et reproductible ; un accord faible signale une réponse ambiguë sur laquelle les juges divergent.

Mesurer l'accord du jury

Quand un jury d'IA note une réponse, encore faut-il savoir si les juges sont d'accord entre eux. La fiabilité inter-juges quantifie cet accord : plus il est fort, plus la note est digne de confiance. Dans l'AGS, nous publions ce coefficient (que nous appelons GRC en interne) pour chaque audit.

À quoi ça sert ?

  • Confiance : un score adossé à un accord fort est solide.
  • Signal d'alerte : un désaccord marqué révèle une réponse ambiguë ou un cas limite à examiner.

Transparence

Avec l'intervalle de confiance, la fiabilité inter-juges fait partie des indicateurs que nous affichons pour montrer la robustesse — et les limites — de chaque mesure. Détail sur la méthodologie AGS.

Quand un client interroge les IA sans nommer de marque, quelqu'un d'autre est recommandé. Et les marques que vous pilotez?

Quand votre marque est absente d'une réponse d'IA, un concurrent prend sa place dans 37 % des cas. Données AI Labs Audit : sous-échantillon de l'étude sur 3 002 réponses d'IA.