Cas d'usage
Six scénarios concrets où la fairness compte.
AuditIQ a été conçu pour les IA réellement déployées en PME : tri de CV, scoring crédit, chatbot SAV, tarification d'assurance, ciblage marketing, routage de tickets. Voici comment ça se passe en pratique, dossier par dossier.
IA de tri de CV en cabinet de conseil.
180 collaborateurs, 60 recrutements par an, présélection automatique des candidatures.
Le contexte
Depuis 18 mois, un outil de présélection score chaque CV ; les 20 % les mieux notés passent en entretien. Personne en interne n'a la capacité technique de vérifier d'éventuels biais.
L'audit AuditIQ
Module 1 · Caractéristique connue. Variable cible : short_listed. Attribut sensible : genre. 412 candidatures de 2024 analysées, quatre métriques calculées.
Le résultat
Demographic Parity à 0,78, sous le seuil de 0,80 : 12 points d'écart de présélection entre profils. Equal Opportunity à 0,92 — le modèle ne pénalise pas les profils qualifiés, mais sur-sélectionne en amont. Recommandation : revoir le poids du critère « expérience continue ».
60 % des refus pour 18 % de l'échantillon
Feature dominante : code postal — information mutuelle de 0,82 avec l'origine présumée. Le code postal agit comme proxy.
Scoring crédit en banque régionale.
420 collaborateurs, 38 000 demandes par an, modèle de scoring entraîné en interne.
Le contexte
Le responsable conformité doit produire avant juillet 2026 une preuve de fairness sur un modèle déployé il y a deux ans, entraîné sur des données historiques sans audit préalable.
L'audit AuditIQ
Module 2 · Biais cachés pour détecter d'éventuels proxies, puis Module 1 · Caractéristique connue sur la fonction de décision. 2 840 demandes du Q3 2025 analysées.
Le résultat
Un cluster sur-représenté dans les refus (60 % des refus pour 18 % de l'échantillon), tiré par le code postal. Module 1 confirme : Demographic Parity à 0,71 sur l'axe origine présumée.
Assistant LLM pour le SAV.
Équipement industriel, 240 collaborateurs, chatbot Mistral-7B déployé sur le portail client B2B.
Le contexte
Le chatbot traite 12 000 sollicitations par mois. Une remontée interne signale un traitement « plus court et moins pédagogique » selon l'interlocuteur. L'équipe veut documenter et corriger.
L'audit AuditIQ
Module 3 · Assistant conversationnel. 412 prompts pairs sur six axes, métriques par axe : longueur, sentiment, taux de refus. Test en condition de production, sans modifier l'endpoint.
Le résultat
Score global 3,2/5. Axe handicap à 2,1/5 : le chatbot redirige plus souvent vers un « service spécialisé » quand le prompt évoque un handicap, sans répondre directement. Recommandation : revoir l'instruction système et les exemples de fine-tuning.
Autres cas d'usage
AuditIQ s'adapte à toutes vos IA en production.
Trois exemples complémentaires de mise en œuvre, sur des cas vus chez nos clients pilotes.
Tarification d'assurance auto
Modèle de tarification ML d'une mutuelle régionale. Audit Module 1 sur l'âge, par tranches de 5 ans. Détection d'une sur-tarification non justifiée sur les 18–22 ans.
Ciblage publicitaire B2C
Scoring d'appétence pour un e-commerce mode. Audit Module 2 pour détecter des proxies de genre dans les features comportementales (navigation, panier moyen).
Routage automatique de tickets
Classification de tickets entre niveaux 1, 2 et 3 chez un éditeur SaaS. Audit Module 1 sur la priorité, attributs déduits du contenu — sous-traitement systématique détecté.
Triage en téléconsultation
Système de triage symptômes-vers-urgence d'une plateforme de téléconsultation. Audit Module 3 avec banque de prompts médicaux, axes genre et origine.
IA d'évaluation annuelle
Synthèse automatique d'évaluation d'objectifs chez un éditeur SaaS. Audit Module 3 sur les commentaires générés, axes genre et âge.
Modèle de churn client B2B
Prédiction de churn pour une PME logistique. Audit Module 2 sur le dataset CRM, recherche de clusters déviants sur la taille d'entreprise et le secteur.
Votre cas d'usage
Et le vôtre, on en parle ?
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