Méthode de l’AI Trust Score

Comment naît l’AI Trust Score, étape par étape.

L’AI Trust Score est un indicateur de zéro à cent de la façon dont les assistants IA nomment, recommandent et décrivent une marque dans les réponses observées. Voici la méthode d’analyse de la visibilité de la marque : poids, seuils, échantillon minimum, lecture du niveau.

Le cadre « AI Trust Score » de la vue d’ensemble de Northstar Audio : le niveau en toutes lettres avec son icône, le nombre avec l’intervalle à 95 %, l’échantillon, le commentaire personnel et l’échelle avec les seuils.
Données de démonstration · Northstar Audio

De la réponse au nombre

Quatre étapes : le chiffre n’est jamais calculé par le modèle

Le score naît de décomptes de classifications déjà contrôlées. Le modèle de langage lit et classe, un juge déterministe vérifie sur le texte, une personne confirme et le code calcule. Chaque étape laisse une trace que l’on peut rouvrir.

Les questions du panel restent les mêmes, posées aux mêmes assistants, sur le même marché et dans la même langue, pendant toute la période. Refus, réponses incomplètes et erreurs restent hors du décompte et sont comptés à part. Mêmes données, même résultat, sur n’importe quelle machine.

Le parcours d’une réponse observée jusqu’à l’AI Trust Score

Quatre étapes : on recueille les réponses du panel, le modèle les classe, un juge et votre équipe vérifient, le code calcule six rapports et un total avec son intervalle.

  1. Recueillez

    Les réponses des assistants aux questions du panel, à chaque cycle.

  2. Classez

    Mention, recommandation, citation, ton et concurrents nommés dans chaque réponse.

  3. Vérification

    Un juge déterministe contrôle sur le texte et votre équipe confirme.

  4. Calculer

    Six rapports et un total, toujours avec leur intervalle et leur base.

Six rapports, six poids

Ce que compte chaque dimension et combien elle pèse

Chaque dimension est un rapport entre des décomptes observés, de zéro à cent. Les poids sont déclarés, totalisent cent et ne changent qu’avec une nouvelle version de la méthode ; à côté de chacune figure la base sur laquelle elle se calcule.

La Préférence vous compare à chaque concurrent déclaré, une paire à la fois : cinquante signifie l’égalité, quel que soit le nombre de concurrents. La Cohérence mesure la stabilité seulement là où vous apparaissez : votre absence figure déjà dans la Visibilité et n’est pas comptée deux fois.

Les six dimensions de la méthode en vigueur, avec unité et échantillon minimum

Pour chaque dimension de la méthode en vigueur : le poids dans le total, l’unité sur laquelle elle se compte et l’échantillon minimum sous lequel la dimension reste exclue et déclarée.

DimensionPoidsUnité de mesureÉchantillon minimum
Visibilité25 %La cellule question par assistant, sur les réponses complètesAu moins 3 cellules et 30 observations
Recommandations20 %La même cellule, sur toutes les réponses complètesAu moins 3 cellules et 30 observations
Autorité15 %La cellule où la citation d’une source est évaluableAu moins 3 cellules et 30 observations
Réputation15 %La cellule avec des mentions au ton positif, neutre ou négatifAu moins 3 cellules et 30 observations
Préférence15 %Le concurrent déclaré, comparé par pairesAu moins 1 concurrent et 30 observations
Cohérence10 %La question où les réponses vous nomment au moins une foisAu moins 3 questions et 30 observations

Un mot au-dessus du nombre

Cinq niveaux, lus sur les réponses et non sur l’entreprise

Au-dessus du nombre apparaît un mot grand et coloré : LEADER, STRONG, GOOD, LIMITED ou MINIMAL. Il reste en anglais dans toutes les langues, son sens se traduit, et il décrit ce que les assistants disent de vous.

Le nombre reste à côté du mot, petit et neutre, avec son intervalle et sa base. Mot et icône apparaissent toujours ensemble, car trois verts voisins ne suffisent pas à qui distingue mal les couleurs. Les seuils sont provisoires : ils se recalibrent sur la distribution réelle après trois mois de mesures, avec une révision prévue le 23 janvier 2027.

L’échelle des niveaux avec les seuils en vigueur et le sens de chaque tranche

Cinq tranches contiguës de zéro à cent, de la plus basse à la plus haute, chacune avec son nom, sa couleur, son icône et ce que disent les réponses observées ; à part, l’absence de niveau.

  1. MINIMAL

    Dans les réponses observées, les assistants IA vous nomment rarement ou de façon défavorable : la prudence s’impose, avec un travail sur les sources qu’ils lisent.

  2. LIMITED

    Dans les réponses observées, les assistants IA vous nomment peu ou vous recommandent rarement : votre présence est à vérifier et à renforcer.

  3. GOOD

    Dans les réponses observées, les assistants IA vous connaissent et vous présentent correctement : vous êtes une présence fiable.

  4. STRONG

    Dans les réponses observées, les assistants IA vous présentent souvent et favorablement : vous êtes un choix solide pour qui pose la question.

  5. LEADER

    Dans les réponses observées, les assistants IA vous nomment, vous recommandent et citent vos sources avec constance : vous êtes une référence pour qui pose la question.

Non évalué

L’échantillon ou la couverture ne suffisent pas pour un niveau : on lit le motif, jamais un mot de tranche ni un nombre.

Chiffres de la méthode version soglie-giudizio-2026-10-v1, provisoires, en vigueur depuis le 23 octobre 2026

Valeur et intervalle

Sur le seuil, c’est la tranche inférieure qui vaut

Le niveau regarde le nombre entier que vous voyez et l’intervalle à 95 % qui l’accompagne, c’est-à-dire la zone où la vraie valeur se situe avec une forte probabilité compte tenu de l’échantillon. Trois cas, une règle pour chacun.

Si l’intervalle tient entièrement dans une tranche, le niveau est cette tranche. S’il franchit un seuil, c’est la tranche de la borne basse qui vaut, avec l’indication « proche de » la tranche au-dessus : un niveau ne promet pas plus que ce que l’échantillon soutient. S’il en franchit plusieurs, on lit Non évalué.

Trois intervalles du cycle de démonstration lus avec la même règle

Trois éléments du même cycle de démonstration : un intervalle dans une tranche, un à cheval sur un seuil et un à cheval sur deux seuils, avec le niveau que la règle en tire.

CasValeur et intervalleNiveau luPourquoi
Dans une tranche : AI Trust Score50, entre 46 et 54GOODLes deux bornes se trouvent dans la même tranche.
Un seuil : Autorité25, entre 18 et 39MINIMAL proche de LIMITEDL’intervalle franchit le seuil de 25 : la tranche de la borne basse s’applique.
Plusieurs seuils : Visibilité65, entre 53 et 72Non évaluéL’intervalle touche plusieurs tranches : l’estimation est trop incertaine pour un mot.

Quand les données manquent

Un échantillon court ne devient jamais un zéro

Une dimension sans assez d’observations reste hors du total et le dit, avec le motif. Le total ne sort que si la Visibilité est mesurée et si la couverture atteint le minimum ; sinon on lit Non évalué, sans nombre.

Une dimension est mesurée avec au moins 30 observations et ses unités minimum. La couverture est la somme des poids des dimensions mesurées : le total sort à partir de 70 %, renormalisé sur les seules dimensions mesurées, et à côté figure l’intervalle qu’il aurait si les exclues valaient zéro ou cent.

Les quatre vérifications qui décident si un total sort

On compte d’abord les observations de chaque dimension, puis on additionne les poids mesurés, puis on contrôle Visibilité et couverture ; enfin on déclare ce qui est resté dehors et pourquoi.

  1. Compter les observations

    Chaque dimension ressort mesurée ou insuffisante, jamais zéro.

  2. Additionner les poids

    La couverture est la somme des poids des dimensions mesurées.

  3. Contrôler le minimum

    Visibilité mesurée et couverture à partir de 70 %, sinon Non évalué.

  4. Déclarer

    Dimensions exclues, leur motif et l’intervalle de couverture à côté du total.

Un cycle de démonstration

Du cycle d’une marque de démonstration à son niveau

Voici un cycle calculé par le code sur des données de démonstration déclarées : six dimensions, leurs intervalles, le total et le mot qui en sort. Les nombres n’appartiennent à aucune entreprise réelle et servent seulement à lire la méthode.

Dans ce cycle, l’AI Trust Score vaut 50, entre 46 et 54, et se lit GOOD. La dimension la plus forte est la Réputation, 69, STRONG proche de LEADER ; la plus basse est l’Autorité, 25, MINIMAL proche de LIMITED : c’est le premier point sur lequel travailler. Les intervalles de l’exemple viennent de 2000 tirages, comme dans la démo.

Les six dimensions et le total du cycle de démonstration de Northstar Audio

Pour chaque dimension du cycle de démonstration et pour le total : le poids, la valeur affichée, l’intervalle au niveau déclaré et le niveau que la règle en tire, calculés par le code.

DimensionPoidsValeurIntervalle à 95 %Niveau lu
Visibilité25 %65entre 53 et 72Non évalué
Recommandations20 %27entre 20 et 40Non évalué
Autorité15 %25entre 18 et 39MINIMAL proche de LIMITED
Réputation15 %69entre 57 et 74STRONG proche de LEADER
Préférence15 %60entre 52 et 67GOOD proche de STRONG
Cohérence10 %51entre 37 et 67Non évalué
AI Trust Scorecouverture 100 %50entre 46 et 54GOOD
Le cadre « Les six dimensions » de la vue d’ensemble de Northstar Audio : pour chaque dimension, le niveau avec son icône, la base, le commentaire et la barre avec la valeur, sur le même cycle que le tableau.
Données de démonstration · Northstar Audio

Les mots de vos faits

À côté du niveau, un commentaire écrit sur vos données

Chaque niveau et chaque dimension ont un commentaire. Ce n’est pas le sens générique de la tranche : il se compose à partir de vos faits, et une phrase ne sort que si le fait qu’elle raconte existe vraiment dans le cycle.

Quand un modèle de langage écrit le commentaire, il reçoit des espaces réservés à la place des nombres et du mot du niveau, et le code place les valeurs. Une phrase avec un chiffre hors de place, un niveau différent de celui calculé ou une promesse tombe, et il reste le commentaire composé à partir de vos données.

Le commentaire personnel du cycle de démonstration, phrase par phrase

Le commentaire du total du cycle de démonstration divisé en faits qui le composent : chaque phrase sort seulement parce que son fait existe, et le système a placé chiffres et niveau.

RapportsDocument d’exemple

Rapport périodique · Northstar Audio, marque de démonstration

Niveau
GOOD, 50 sur 100, entre 46 et 54.
Dimension la plus forte
Votre donnée la plus forte est Réputation : le ton est favorable dans 69 % des 93 mentions, les neutres comptant pour moitié.
Dimension à renforcer
Votre donnée la plus basse est Autorité : une de vos sources est citée dans 27 réponses sur 108 aux sources évaluables.
Position parmi les concurrents
Sur Visibilité, vous êtes devant le seul concurrent mesuré.
Par rapport au cycle précédent
Par rapport au cycle comparable précédent, le score progresse de 0,4 point.
Première action utile
La première action utile concerne Recommandations : au maximum, elle ajouterait 14,6 points au total.
Vers le niveau supérieur
Il manque 5 points pour atteindre le seuil du niveau supérieur.
Le système place le niveau et chaque chiffre ; aucun nombre ne passe par un modèle.

Chaque changement a un nom

Méthode, poids et seuils : trois versions déclarées

La méthode et les poids forment l’empreinte du score : les changer ouvre une nouvelle série. Les seuils du niveau ont leur propre version, hors de l’empreinte, car les recalibrer change le mot lu mais aucun nombre.

Deux scores ne se comparent qu’avec la même empreinte : méthode, poids, niveau de l’intervalle et tirages identiques. Avec une empreinte différente, la série s’interrompt. Le niveau ne se conserve pas : il se déduit chaque fois de la valeur et de l’intervalle enregistrés, avec la version des seuils utilisée pour le lire.

Les versions en vigueur de la méthode, des poids et des seuils

La méthode de calcul, les poids des dimensions et les seuils du niveau, chacun avec sa version, son statut et sa révision prévue, lus là où le calcul et le niveau sont définis.

QuoiVersionÉtatRévision prévue
Méthode de calculai-trust-score-v1En vigueur, dans l’empreinteSeulement avec une nouvelle version
Poids des dimensionspesi-2026-10-v1Confirmés le 21 octobre 2026Le 21 janvier 2027
Seuils du niveausoglie-giudizio-2026-10-v1Provisoires, hors de l’empreinteLe 23 janvier 2027

Ce qui n’est pas dit

Quatre lectures erronées, et leur version correcte

Un indicateur à la méthode publiée se lit bien seulement si l’on sait ce qu’il ne mesure pas. Voici les malentendus les plus fréquents, à côté de la lecture que la méthode soutient.

L’AI Trust Score ne lit pas ce que pense un modèle, ce n’est pas une prévision et ce n’est pas une attestation délivrée par des tiers. Il résume les réponses observées sur une période, pour une marque, un marché, une langue et un panel de questions.

Quatre malentendus sur l’AI Trust Score et la lecture que la méthode soutient

Pour le niveau, la variation, l’échantillon et la comparaison dans le temps : à gauche la lecture erronée la plus fréquente, à droite la lecture que la méthode publiée soutient.

Lecture erronéeInterprétation correcte
Le jugementUn niveau élevé veut dire que l’entreprise travaille bien.Le niveau décrit comment les assistants vous présentent dans les réponses observées.
La variationLe score a progressé grâce à la dernière intervention.La comparaison dit une différence entre deux cycles ; la cause se prouve avec un groupe de contrôle.
L’échantillonUne dimension exclue vaut zéro dans le total.Une dimension exclue n’a pas de valeur, et la couverture le déclare.
La comparaison dans le tempsDeux scores peuvent toujours être mis à la suite.Seulement avec la même empreinte de méthode, de poids et de tirages.

Questions fréquentes

Questions sur la méthode de l’AI Trust Score

Qui calcule le score, pourquoi le mot du niveau reste en anglais, ce qui se passe sur le seuil, ce que veut dire Non évalué et comment comparer une marque à ses concurrents.

Qui calcule l’AI Trust Score, une personne ou un modèle ?

Le code, à partir de décomptes de classifications vérifiées et confirmées. Le modèle de langage classe les réponses, mais aucun nombre du score ne passe par lui.

Pourquoi le mot du niveau reste-t-il en anglais ?

LEADER, STRONG, GOOD, LIMITED et MINIMAL sont des noms propres de l’échelle, identiques dans toutes les langues : un rapport partagé entre pays se lit de la même façon. Le sens de chaque tranche, lui, se traduit.

Ma valeur dépasse le seuil de STRONG, mais je lis GOOD : pourquoi ?

Parce que la borne basse de l’intervalle descend sous le seuil : la tranche inférieure s’applique, avec l’indication « proche de STRONG ». Avec plus de réponses au cycle suivant, l’intervalle se resserre.

Que veut dire Non évalué ?

Que les données de la période ne suffisent pas pour un mot : échantillon court, couverture sous le minimum ou estimation à cheval sur plusieurs seuils. Ce n’est pas une mauvaise note, et le motif est toujours indiqué à côté.

Puis-je comparer mon score avec celui d’un concurrent ?

Oui, sur les mêmes réponses du panel et avec le même calcul lu de son côté. La Réputation du concurrent n’est pas observée, car le ton ne se classe que pour votre marque, et sa couverture le déclare.

Quelles métriques de visibilité IA disent si la marque progresse ?

Les six dimensions, lues cycle après cycle avec la même empreinte : combien on vous nomme, combien on vous recommande, combien on cite vos sources, avec quel ton, où vous vous situez face aux concurrents et combien votre présence est stable. Une variation dit de combien elles ont bougé, pas pourquoi.

Comment mesurer la présence de la marque dans les recommandations de la recherche IA ?

Avec les mêmes questions posées aux mêmes assistants à chaque cycle : la Visibilité compte les réponses qui vous nomment, les Recommandations celles qui vous recommandent, même quand la question ne cite pas votre nom. Chacune avec sa base et son intervalle.

Les seuils du niveau vont-ils changer ?

Ils se recalibrent sur la distribution réelle après trois mois de mesures. La version des seuils est écrite à côté de chaque niveau, et les nombres déjà conservés ne changent pas.

Le niveau d’une marque réelle apparaît-il sur les pages publiques ?

Sur les pages produit et méthode, le niveau n’apparaît que sur la marque de démonstration et dans les exemples déclarés. Les niveaux LIMITED et MINIMAL d’une marque réelle n’apparaissent jamais en public.

Pour aller plus loin

La méthode déclare comment nous collectons, mesurons et interprétons les réponses. D’ici, vous lisez les autres parties de la méthode et les fonctionnalités qui l’appliquent aux données de votre marque.

De la question à l’action

TrustInsider en six étapes : marque, questions, devis, preuves, intervention page par page et vérification sur les mêmes questions.

Lire

Trouvez la bonne réponse

Aide sur l’accès, les crédits, les collectes, les intégrations et les données : guides, FAQ, assistant du site et demandes de support depuis l’espace.

Lire