Une démonstration datapredict
La gouvernance qui laisse une preuve
Datapredict reprend sous contrôle un KPI fictif multi-sources: corpus opposable, H1 massif mesuré, contrôles déterministes et veto IA local fail-closed.
Replay scellé. Les cinq gates techniques sont validés. Le modèle IA testé reste rejeté et non déployé: c'est la preuve que le dispositif bloque une sortie insuffisamment qualifiée.
Voir les sept étapes Contrôler les preuves Explorer les responsabilités
Sept étapes, aucune ellipse
- 1VALIDÉConstater l'impasse métierLe corpus fictif fermé contient 28 documents et un registre détaillé des responsabilités.
- 2VALIDÉRendre le diagnostic opposableChaque conclusion reste navigable vers le document synthétique qui la soutient.
- 3VALIDÉProuver le traitement massif H1Le rapport public assaini atteste plus de 1,5 Tio sans exposer chemins, hôtes ni identités privées.
- 4VALIDÉGouverner une topologie hétérogèneDes fenêtres ponctuelles assainies relèvent CPU et mémoire sur les deux processus H1 encore actifs, sans extrapolation ni benchmark.
- 5VALIDÉMatérialiser et contrôler l'échantillonLes 36 contrôles de préparation et les 36 contrôles finaux passent; les 17 tables sont attestées sans compte de facturation lié.
- 6VALIDÉExécuter le veto IA fail-closedLe H1 n'utilise pas le GPU; celui-ci est réservé à cette charge IA distincte, dont le modèle reste non déployé et bloqué.
- 7VALIDÉSceller un transfert inactifL'activation automatique et le retrait de la maintenance restent explicitement interdits.
Frontière de publication
- scénario et documents entièrement fictifs;
- échantillon dérivé du H1 puis chargé dans 17 tables BigQuery, avec 36/36 contrôles avant et après promotion;
- inference IA locale capturée, mais modèle rejeté et non déployé;
- aucune activation automatique du site ni retrait de la maintenance.