Qu'est-ce que Jev ?

Qu'est-ce qui change lorsqu'un modèle lit l'échange ?

Prenons des excuses suivies de « très bien ». Cette réponse peut reconnaître les excuses, les accepter, ou clore la conversation sans rien résoudre. Compter le mot « désolé » ne permet pas de distinguer ces lectures.

La fonctionnalité d'épisode pose des questions distinctes : y a-t-il eu une tentative de réparation, l'autre personne l'a-t-elle reconnue, l'a-t-elle acceptée, et la conversation est-elle restée plus calme pendant les quelques tours suivants ? Séparer ces étapes rend le constat plus facile à examiner et moins susceptible de surestimer ce qui s'est passé.

Quatre vues en cours d'évaluation

Ces vues utilisent des extraits choisis et délimités de l'analyse existante. Elles ne prétendent pas mesurer chaque échange. Chaque vue indique sa couverture et conserve un chemin de retour vers les messages d'origine. Elles restent indisponibles pour les clients pendant l'évaluation.

• ADN des interactions : voyez quels états de conversation se suivent, par exemple une divulgation suivie d'un évitement. Un lien montre un ordre, pas une cause.
• Entonnoir de réparation : comparez les tentatives de reconnexion de chaque personne avec la reconnaissance, l'acceptation et une suite plus calme. Quelques tours plus calmes n'établissent pas un changement durable.
• Carte de réponse à la vulnérabilité : examinez comment l'autre personne réagit lorsque quelqu'un exprime de la peine, de la peur ou un besoin. Une réponse absente reste une réponse absente, pas une preuve d'intention.
• Fidélité question-réponse : comparez les réponses aux questions émotionnelles avec les réponses aux questions pratiques. Aucune réponse visible signifie aucun score.

Que faire d'un constat

Commencez par l'échange qui le sous-tend. Lisez les messages avant et après le tour cité. Demandez-vous si le constat tient toujours lorsque vous incluez ce qui s'est passé hors ligne ou ce qui manque à l'export.

Utilisez une observation précise pour entamer une conversation : « Quand j'ai demandé comment tu te sentais, nous sommes passés directement à planifier le week-end. Pouvons-nous revenir à cette question ? » Un rapport peut aider à localiser le moment ; il ne peut pas décider de ce que l'un ou l'autre voulait dire.

Pour les affirmations importantes, la nouvelle vérification d'épisode pose trois questions distinctes : les éléments de preuve soutiennent-ils la lecture, une autre lecture est-elle plausible, et les éléments de preuve sont-ils suffisants ? Les règles permettent d'autoriser, de marquer comme provisoire ou d'omettre la lecture. Elles ne modifient pas les messages d'origine.

Où se situe Jev

TypeSafe AI développe Jev. Grey Mirror y accède via Vercel AI Gateway. Les analyseurs existants de Grey Mirror mesurent la conversation, Pattern Memory organise les épisodes, et la récupération relie les constats aux éléments de preuve. Jev vérifie des questions délimitées sur ce matériel. Le système de rédaction des rapports reste séparé.

Les intégrations actuelles prennent en charge l'attribution des participants et la vérification d'affirmations générées sélectionnées. Cela ne signifie pas que chaque phrase a été vérifiée indépendamment. La disponibilité dépend aussi de la configuration de la fonctionnalité et de la réussite de la vérification.

Ce que ces vérifications ne peuvent pas établir

Les messages ne révèlent pas les pensées privées. Un modèle ne peut pas diagnostiquer une personne, établir les motivations de quelqu'un, ni prouver qu'un message a causé un événement ultérieur. Une probabilité exprime le jugement du modèle dans le contexte fourni, non la chance qu'une interprétation soit objectivement vraie.

Une section d'export manquante, du sarcasme, une conversation poursuivie en personne ou une attribution incorrecte des participants peuvent modifier la lecture. Les nouvelles vues tiennent les résultats inconnus hors des taux et indiquent la quantité de matériel examiné.

Ce qui est envoyé pour une vérification

Jev ne reçoit pas l'historique complet pour une vérification d'épisode. Il reçoit un extrait compact avec des étiquettes de participants stables et des références sources. Les noms de participants connus et les coordonnées courantes sont masqués avant que cet extrait ne quitte le serveur. Le contexte peut encore identifier des personnes ; la rédaction n'est pas une garantie d'anonymat.

Les vérifications d'affirmations de rapport sélectionnées utilisent des faits de rapport dérivés et des affirmations masquées. La politique de confidentialité explique les sous-traitants et le traitement des données. Les preuves d'origine restent accessibles uniquement via les contrôles d'accès du rapport privé.